线性回归算法原理与思想前置知识回归平均算法原理手工实现scikit−learnscikit-learnscikit−learn调包实现线性回归总
原创
2023-07-04 14:12:32
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基本形式 最小二乘法估计拟合参数 最小二乘法：基于均方误差最小化来进行模型求解的方法称为“最小二乘法”（least square method） 即（左边代表 $\mathbf{\omega }$ 和 b 的解） 为了计算的方便，可以把常数 b 看出一个特殊的值为 1 的 x 。 将 $\mathb
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2019-03-02 22:06:00
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Welcome To My Blog Linear Regression线性回归(Linear Regression)是一种线性模型(linear model),它将各个特征进行线性组合,实现对新输入的预测 线性回归可解释性很强,因为特征对应的权值大小直接衡量了这个特征的重要性 表示形式设每个输入x_i都有m个特征,每个特征x_ij对应一个权值w_j 对于一个输入 ...
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2023-01-18 00:49:55
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文章目录一、线性回归简介 概念 常见回归算法二、多元线性回归 Linear Regression• 线性回归基本原
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2022-08-12 11:47:38
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参考使用TensorFlow实现线性回归的基本例子。Logistic回归或线性回归是一种有监督的机器学习方法，用于分类的顺序离散类别。本文主要介绍是建立一个模型，用户可以通过这个模型预测预测器变量和一个或多个自变量之间的关系。 原文地址：PyTorch 线性回归(Linear Regression) ...
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2021-07-22 07:11:00
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线性回归一般用于数据预测，预测结果一般为实数。逻辑回归一般用于分类预测，预测结果一般
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2022-08-14 00:24:42
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文章目录一、岭回归概念• 定义• 岭回归处理多重共线性原理一、岭回归概念• 定义岭回归,又称为吉
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2022-08-12 12:08:23
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这篇博客从一种方式推导了Linear regression 线性回归的概率解释，内容来自Standford公开课machine learning中Andrew老师的讲解。 线性回归的概率解释在Linear regression中我们人为的定义了，损失函数，然而我们并没有说明为什么我们会选择最小二乘作为我们的损失函数。下面是一种概率解释：让我们回到一开始的式子来看一看，一开始我们定义线性回
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2024-08-19 17:46:58
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机器学习使计算机从研究数据和统计数据中学习机器学习是向人工智能（AI）方向迈进的一步。机器学习是一个分析数据并学习预测结果的程序。
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2022-06-08 06:34:35
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线性回归、梯度下降（Linear Regression、Gradient Descent）
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2022-11-29 20:25:24
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实验代码 import torch import torch.nn as nn #y = wx + b class MyModel(nn.Module): def __init__(self): super(MyModel,self).__init__() #自定义代码 # self.w = tor
原创
2021-08-25 14:29:51
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文章目录Lasso概念• 定义• Lasso处理多重共线性原理二、linear_model.Lasso 类案例：Lasso特征选取① 读取数据较为精炼的模型，使得它压缩一些回归系数..
原创
2022-08-12 10:46:16
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torch.from_numpy(x_train)将X_train转换为Tensor。# detach().numpy()预测结结果转换为numpy数组。# model()根据输入
原创
2023-12-20 09:12:09
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实例 首先举个例子，假设我们有一个二手房交易记录的数据集，已知房屋面积、卧室数量和房屋的交易价格，如下表： 假如有一个房子要卖，我们希望通过上表中的数据估算这个房子的价格。这个问题就是典型的回归问题，这边文章主要讲回归中的线性回归问题。 线性回归（Linear Regr
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2017-05-18 14:49:02
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# 包
import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt # 超参数设置
input_size = 1
output_size = 1
num_epochs = 60
learning_rate = 0.001
# Toy dataset
# 玩具资料：小数据集
x_t
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2024-01-09 11:57:07
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Python人工智能参考 线性回归（Linear Regression） 一、总结 一句话总结： 线性回归是回归问题中的一种，线性回归假设目标值与特征之间线性相关，即满足一个多元一次方程。y=wx+b 1、什么是回归分析？ a、【研究因变量和自变量之间的关系】：回归分析是一种预测性的建模技术，它研究
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2020-06-14 15:33:00
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一、线性回归算法简介1. 基本概念目标：通过线性模型拟合自变量（特征）与因变量（标签）之间的关系。数学模型：编辑
其中：yy：预测值（因变量）xixi：特征（自变量）w0w0：截距项（偏置）w1,w2,…,wnw1,w2,…,wn：回归系数（权重）ϵϵ：误差项2. 损失函数均方误差（MSE）：编辑
m：样本数量y(i)：真实值y^(i)：预测值3. 参数求解最
线性回归（Linear Regression）算法介绍线性回归是一种基本的回归分析方法，用于探索自变量（特征）与因变量（目标）之间的线性关系。它的目标是通过找到一个最佳拟合线（或超平面），来最小化预测值与实际值之间的误差。基本原理模型假设：线性回归假设因变量 yy 与自变量 XX 之间的关系可以用线性方程表示：编辑其中，β0 是截距，β1,β2,…
