在之前写了一篇关于线性回归分类的方法，这里是记录了用Java的方法，也是在看了一位博友的进行优化的（借鉴借鉴了），主要也就是让想学机器学习的朋友好好了解一下，一起来共同学习一下而已，顺便将这些记录下来。package xianxing;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.File;
i
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2024-04-10 19:03:40
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据，然后挑选出最好的线性函数。需要注意两点：A．因为是线性回归，所以学习到的函数为线性函数，即
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2023-11-16 09:33:27
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目录引言逻辑回归Matlab代码效果展示 Python代码效果展示 C++代码效果展示引言 本专栏第三个机器学习算法：逻辑回归算法，全部代码通过Github下载，使用Matlab，Python以及C++三种语言进行实现。其中Matlab的代码可以直接运行，Python与C++的代码需要
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2023-10-05 14:17:16
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01 分类 v.s. 回归之前我们学习了很多分类方法，在机器学习中，还有一种任务叫回归，回归和分类其实挺像的，都是对样本预测一个值，区别在于，分类：输出为离散值回归：输出为连续值今天我们学习一波线性回归的理论和算法，不要小看线性回归，其实很多商业模型都少不了线性回归的功劳，把线性回归用到极致你也是大神。简单来说，线性回归就是在已知x,y的情况下，求解y=wx的回归系数的过程。02 标准线性回归标准
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2024-02-19 18:13:54
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# Java计算线性回归误差
线性回归是一种基础而重要的统计学习方法，广泛应用于数据分析和预测中。在建立模型后，评估模型的准确性和性能至关重要。线性回归主要通过计算误差来评估模型性能，误差可以用多种方式表示，如均方差(MSE)、均方根误差(RMSE)等。本文将介绍如何在Java中实现线性回归，并计算相应误差。
## 什么是线性回归？
线性回归的基本思想是在样本数据中寻找一条最能代表数据的直线
原创
2024-09-21 05:40:27
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线性回归算法在数据分析和机器学习中是一个基础而重要的工具。针对“线性回归算法计算 java”的主题，我将详细记录在 Java 中实现线性回归算法的过程，涵盖技术原理、架构解析、代码实现等多个方面。
在现实生活中，线性回归可以应用于多种场景，如房价预测、销售额预测等。其目的在于通过已有的数据来预测未知值，从而帮助我们在决策时减少不确定性。
```mermaid
flowchart TD
回归算法 在大部分机器学习课程中，回归算法都是介绍的第一个算法。原因有两个：一.回归算法比较简单，介绍它可以让人平滑地从统计学迁移到机器学习中。二.回归算法是后面若干强大算法的基石，如果不理解回归算法，无法学习那些强大的算法。回归算法有两个重要的子类：即线性回归和逻辑回归。 线性回归就是我们前面说过的房价求解问题。如何拟合出一条直线最佳匹配我所有的数据？一般使用“最小二乘法”来求解。“最小二乘法”
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2024-05-10 17:06:14
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线性回归中的误差通常有两个来源：来自方差Variance的误差来自偏置Bias的误差）情况，分别是：高方差高偏置，高方差低偏置，低方差高偏置，低方差低偏置。 最理想的情况当然是所有点（无论是训练集还是测试集）正中靶心，此时处于低方差低偏置的情况。 而现实中对数据进行拟合时，经常出现两种情况：简单模型，简单的模型更趋于平滑，这意味着样本数据对模型输出的影响较小，也就是说这些投掷点靠拢更密集，更注
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2023-09-25 11:50:51
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回归（Regression） 概述分类的目标变量是标称型数据，而回归则是对连续型的数据做出处理，回归的目的是预测数值型数据的目标值。回归 场景回归的目的是预测数值型的目标值。最直接的办法是依据输入写出一个目标值的计算公式。 假如你想要预测兰博基尼跑车的功率大小，可能会这样计算: HorsePower = 0.0015 * annualSalary - 0.99 * hoursListeningTo
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2024-01-17 11:37:52
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1. 问题和数据假设您是一个大学部门的管理员，您想根据申请人在两次考试中的成绩来确定他们的入学机会。您可以使用以前申请人的历史数据作为逻辑回归的训练集。您的任务是构建一个分类模型，根据这两门考试的分数估计申请人被录取的概率。 数据ex2data1.txt内容为一个47行3列(47,3)的数据；其中第一列表示exam1成绩，第二列表示exam2成绩。具体数据如下：34.62365962451697,
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2024-04-22 19:35:32
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(一)基础铺垫多重线性回归(Multiple Linear Regression)研究一个因变量与多个自变量间线性关系的方法在实际工作中，因变量的变化往往受几个重要因素的影响，此时就需要用2个或2个以上的影响因素作为自变量来解释因变量的变化，这就是多重线性回归;(二)多重线性回归模型1.模型2.模型关键词解析偏回归系数多重线性模型中包含多个自变量，它们同时对因变量y发生作用，如果要考察一个自变量对
机器学习课后作业-逻辑回归逻辑回归逻辑回归算法，是一种给分类算法，这个算法的实质是：它输出值永远在0到 1 之间。将要构建一个逻辑回归模型来预测，某个学生是否被大学录取。设想你是大学相关部分的管理者，想通过申请学生两次测试的评分，来决定他们是否被录取。现在你拥有之前申请学生的可以用于训练逻辑回归的训练样本集。对于每一个训练样本，你有他们两次测试的评分和最后是被录取的结果。为了完成这个预测任务，我们
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2024-04-22 19:34:12
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回归分析的五个基本假设最近读到一篇很棒的文章，介绍了回归分析的五个基本假设，假设失效的影响及检验方法，现总结归纳如下。为己乃梳理巩固，亦期能有助于各位。综述回归分析是一种统计学上分析数据的方法，目的在于了解两个或多个变量间是否相关、相关方向与强度，并建立数学模型。以便通过观察特定变量（自变量），来预测研究者感兴趣的变量（因变量）。总的来说，回归分析是一种参数化方法，即为了达到分析目的，需要设定一些
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2024-05-23 13:03:39
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目录什么是线性回归模型？ 一元线性回归模型问题引入： 问题解析： 代价函数（损失函数）： 代价函数的图像为什么不是最小而是极小值？ 梯度下降算法 梯度下降算法公式（对于一元线性回归模型）学习率a的选择 关于梯度下降每一步的变化补充： 代码部分 - 案例实现数据 导入数据并绘制初始图 梯度
你们有没有每天被垃圾短信骚扰的经历呢？假设我收到了一条短信，这条短信对我来说只有两种情况，要么是对我有用的，要么是没用的。我想通过一个模型去预测该短信是否为垃圾短信，这时候用原来学过的线性回归算法就不太好用了，因为结果只有两种值，要么是垃圾短信（假设为 1），要么不是垃圾短信（假设为 0）。这时候我们要学习一种新的算法去预测这种分类问题，它就是逻辑回归算法（Logistic Regression）
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2024-07-22 20:23:48
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# 多元线性回归及其在Java中的预测应用
## 引言
多元线性回归是一种统计分析方法，用于研究自变量与因变量之间的关系。在实际应用中，我们经常需要利用多元线性回归来预测未来的结果。本文将介绍多元线性回归的原理，并演示如何使用Java来进行预测计算。
## 多元线性回归原理
在多元线性回归中，我们假设因变量（Y）与多个自变量（X1, X2, ..., Xn）之间存在线性关系，即：
Y = β0
原创
2024-02-26 08:06:09
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# Python计算回归误差的入门指南
在机器学习中，回归分析用于预测数字输出，并且评估模型的性能是必不可少的。这通常通过计算回归误差来实现。回归误差的常见指标有均方误差 (MSE)、均方根误差 (RMSE) 和平均绝对误差 (MAE)。在这篇指南中，我们将探讨如何在Python中计算这些回归误差。我们将分步进行，确保你能轻松理解每一步。
## 流程概览
我们可以将计算回归误差的整个过程分为
# Python计算回归误差的入门指南
在数据科学和机器学习中，回归分析是一种非常常见的统计方法，用于预测连续变量。在进行回归分析时，评估模型的准确性是非常重要的，其中回归误差（即预测值与实际值之间的差异）是一个关键指标。本文将指导你如何使用Python计算回归误差，详细介绍每一步的实施过程，希望能帮助刚入行的小白开发者理解这一过程。
## 整体流程
运用Python计算回归误差的基本流程可
注意，本例是围绕OLS回归模型展开的，LAD回归模型没有打印R方和MSE。输出示例如下：拟合曲线、残差分析图输出的R方值（0.8701440026304358）和MSE值（4.45430204758885）还有LAD模型的参数（一个2乘1的矩阵)，如图# pandas库相关，用于读取csv文件
import pandas as pd
# statsmodels库相关
# 用于定义线性回归中一个被称
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2024-02-15 16:40:09
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Toast to the ones here today，Toast to the ones we lost on the way。现在我们讨论分类问题。主要关注目标变量为0,1的二分类问题，1为正例，0为负例。目标变量在分类问题中又称为标签。logistic回归函数与概率模型我们用之前回归的方法来做分类最大的问题在于预测值小于0或者大于1都是无意义的。为此我们添加如下约束，将它限制在0到1之间，
