线性回归梯度下降法在选定线性回归模型后，只需要确定参数θ，就可以将模型用来预测。然而θ需要在J(θ)最小的情况下才能确定。因此问题归结为求极小值问题，使用梯度下降法。梯度下降法最大的问题是求得有可能是全局极小值，这与初始点的选取有关。
梯度下降法是按下面的流程进行的：
1）首先对θ赋值，这个值可以是随机的，也可以让θ是一个全零的向量。
2）改变θ的值，使得J(θ)按梯度下降的方向进行减
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2023-06-08 18:26:00
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效果图如下，在线浏览：http:39.96.175.246:80871.线性回归梯度下降法1.1 线性回归前提前提条件： 有一个n元函数hθ(x)，现在已知m组函数值和n元参数的取值情况，需要预测出最能贴合该情况的函数表达式。存储规范：(依据吴恩达教程的规范)函数值存储到一个1行m列的矩阵中函数中n元参数取值情况存储到一个n行m列的矩阵中函数中n元参数的系数存储到一个n行1列的矩阵中上标表示列，下
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2023-09-20 07:25:52
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机器学习——线性回归编程训练参考资料：1.Python机器学习算法：线性回归2.黄海广老师：吴恩达机器学习笔记github3.梯度下降法本文是吴恩达机器学习课程中的第一个编程训练。关于线性回归的详细介绍可以参考吴恩达机器学习课程，参考资料1也介绍的较为详细1.线性回归线性回归其本质上就是对数据进行拟合，从大量的数据中，获得一个方程来近似描述这些数据，并用该方程对新的输入进行预测举个例子就是：知晓了
一、什么是回归 与回归算法相对应的是分类算法，简而言之，回归就是预测一系列连续的值，分类就是预测一系列离散的值。 那么如何把机器学习中的回归算法应用于日常生活呢？以下用一个简单的例子来说明： 通过市场调查，我们得到一些房屋面积和价格的相关数据。我们想知道，如果给一个新的房屋面积 ，能否根据已知的数据来预测其对应价格是多少呢？如图： 为了解决这个问题，我们引入线性回归模型。二、一元线性
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2024-05-09 10:53:45
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线性回归 非线性回归 Linear Regression is the most talked-about term for those who are working on ML and statistical analysis. Linear Regression, as the name suggests, simply means fitting a line to the data t
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2024-05-09 13:26:16
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表面理解的线性对于给定的一组输入值x和输出值y，我们假定其关系为线性的，就会得出： y = kx+b，即我们在大学前接触到的最基本的线性方程，只要我们求出k和b来，就可以求出整条直线上的点，这就是很多人认为的线性： 简单来说很多人认为：线性回归模型假设输入数据和预测结果遵循一条直线的关系但是，这种理解是一叶障目。线性的含义线性回归模型是：利用线性函数对一个或多个自变量 （x 或 (x1,x2,…x
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2024-02-27 21:34:33
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本节主要介绍线性回归相关的知识线性回归的定义线性回归（linear regression）试图学得一个线性模型以尽可能准确地预测实值输出标记。回归与分类都属于有监督学习，分类预测的是一个类别，而回归预测的是一个数值，例如房价、天气的温度、股票的走势。假设我们有训练数据 D： 其中 xi=(xi,1,xi,2,…,xi,n)。 我们希望找到一个线性关系 f(x)，使 f(x)尽可能地模拟出数据 x
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2024-03-19 18:29:12
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机器学习算法笔记：线性回归-Linear regression1. 什么是线性回归？解决什么问题？线性回归属于机器学习 -->监督学习–>回归任务–>线性回归监督学习的主要任务：回归与分类。回归的任务就是解决预测问题，如：预测明天天气温度、预测股票走势等。 通过训练学习，能够根据历史数据预测未来的结果。什么是线性回归：如果 2 个或者多个变量之间存在“线性关系”，那么我们就可以通
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2024-05-22 19:04:31
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线性回归一、介绍1、模型试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数加b：为了使对单个特征的情况更加通用x为不同特征 2、定义3、损失函数(误差大小)如何去求模型当中的W，使得损失最小？ （目的是找到最小损失对应的W值）二、方法1、sklearn线性回归正规方程语法：sklearn.linear_model.LinearRegression（） 普通最小二乘正规方程线性回归coef_：
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2024-07-25 13:16:45
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目录一、什么是回归（Regression）二、什么是线性回归（Linear Regression）三、什么是单变量线性回归（Unary Linear Regression）四、什么是多元线性回归（Multiple Linear Regression）五、什么是逻辑回归（Logistic Regression）六、什么是多项式回归（Polynomial Regression）七、常见概念欧几里得距离
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2024-02-15 17:43:42
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在数理统计中，线性回归是这样定义的：线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。一、基本形式线性模型的基本形式：给定由d个属性描述的示例 ，其中 是x在第i个属性上的取值，线性模型试图学到一个函数，该函数通过属性的线性组合来进行预测，表示为： ---- (1). 用向量表示为:&
?本文详细介绍了线性回归和逻辑回归是什么，并对二者进行了对比，此外详细介绍了sigmoid函数，最后使用Pytorch来实战模拟二者?实验一使用Pytorch实现线性回归?实验二使用Pytorch实现逻辑回归一、Introduction在初学机器学习的时候，我们总会听到线性回归模型和逻辑回归模型，那么它们究竟是什么？有什么联系与区别呢？首先他们都是一条线，目的是让我们预测的对象尽可能多
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2024-07-05 13:25:37
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线性回归算法数学概念▒ 回归 - 回归会得到最终的计算结果, 是一个确定性的结果▒ 分类 - 分类会进行分析给于一个结果的判断类别, 也是一个确定的结果简单实例 - 银行贷款实例分析▒ 数据 - 工资和年龄 ( 2个特征 )▒ 目标 - 预测银行会给我贷款多少钱 ( 标签 )▒ 考虑 - 工资和年龄会如何影响到银行贷款的结果? 多大的影响? ( 参数 )数据
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2024-07-23 20:28:43
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目录线性回归模型概述优点和缺点基本形式策略策略即是损失函数，代价函数，目标函数的具体定义如何从概率论的角度看损失函数 ？为什么需要目标函数 ?构造和优化目标函数经验风险（ER）与结构化风险(SR)J(f)可以是什么？优化目标函数算法（只提供简单思路）最速下降法（梯度下降法）牛顿法修正(Modified)牛顿法拟(Quasi)牛顿法最小二乘法代码实战调包手冲最小二乘批量梯度下降随机梯度下降 亿后还
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2024-08-06 08:13:26
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1 线性回归简介1.1 线性回归应⽤场景房价预测销售额预测贷款额度预测1.2 什么是线性回归1.2.1 定义与公式线性回归(Linear regression)是利⽤回归⽅程(函数)对⼀个或多个⾃变量(特征值)和因变量(⽬标值)之间关系进⾏建模的 ⼀种分析⽅式。特点：只有⼀个⾃变量的情况称为单变量回归，多于⼀个⾃变量情况的叫做多元回归线性回归⽤矩阵表示举例那么怎么理解呢？我们来看⼏个例⼦期末成绩：
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2024-04-29 14:23:54
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读取数据，训练模型 load(file = "~/Downloads/df_bak.RData") # 读取准备好的数据
bigModel <- lm(formula = mark~nums+exp+click+play+ctr+class+poc, data = df_bak)
library(tidyverse)
library(RMySQL) 查看处理好的模型 summary(b
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2024-03-20 20:38:18
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1. Introduction of Machine LearningStep1 : Define a set of function Step2 : Goodness of functionStep3 : Pick the best function2. Linear Regression2.1 简介 线性回归是利用数理统计中回归分
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2024-05-05 12:48:46
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本文记录了GEE中的线性回归函数，并分别以影像集合、多个波段之间的相关性、多个列表数据的相关性为例。 文章目录一，针对影像集合（ImageCollection）的线性回归方法1：ee.Reducer.linearFit()方法2：ee.Reducer.linearRegression()二，针对影像（Image）的线性回归方法1：linearFit()方法2：linearRegression()三
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2023-12-05 07:39:51
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机器学习（一）—— 线性回归目录0. 回归（Regression）的由来1. 回归关系2. 线性回归的整体思路（1）根据数据提出假设模型（2）求解参数 1）梯度下降法 2）正规方程求解参数（3）梯度下降法与正规方程比较3. 回归的一般方法4. 实例分析5. 线性回归的特
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2024-03-28 22:12:33
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一、线性回归概述线性回归(Linear regression)：是利用回归方程(函数)对一个或多个自变量(特征值)和因变量(目标值)之间关系进行建模的一种分析方式特点：只有一个自变量的情况称为单变量回归，多于一个自变量情况的叫做多元回归 特征值与目标值之间建立了一个关系，这个关系可以理解为线性模型二、线性回归的特征与目标的关系分析线性回归当中主要有两种模型，一种是线性关系，另一种是非线性
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2024-05-08 15:20:56
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