多变量其实多变量就是多增加了几个特征变量。本质上和单变量线性回归是一样的，单变量线性回归中theta0可以看做是乘上了x0，而x0恒等于1，这样也就可以把单变量也看做是多变量。例如下面这个例子：想要更加准确地预测房价就需要多考虑几个因素。 这里有几点需要注意的：学习了多变量之后因为元素较多，所以最好使用向量，矩阵乘法对其进行表示。多元梯度下降这是单变量和多变量的梯度算法对比图，其实从中可以看出来如
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2023-12-22 21:06:55
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日萌社人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战（不定时更新）1.多变量线性回归/多元线性回归
多变量线性回归 又可称作 多元线性回归，即使用多个特征值/变量来预测y。
1.单变量线性回归中，只有一个单一特征值/变量值(房子面积x)，那么希望用这个特征值/变量值来预测y(房屋价格)。
单变量的假设函数：hθ(x)=θ
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2023-12-18 15:20:38
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一 、Multiple Features — 多维特征 本节将介绍一种更有效的线性回归形式。这种形式适用于多个变量或多个特征的情况。 目前为止，我们探讨了单变量/特征的回归模型，如下。用房屋面积x预测房子价格y。下面的公式就是我们所说的“假设”，其中x就是唯一的特征量。 现在我们对房价模型增加更多的特征，例如房间数楼层等，构成一个含有多个变量的模型，模型中的特征为（x
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2024-04-18 21:21:56
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搭建编程环境此处推荐安装Octave，如若已安装Matlab也可。这里不过多叙述如何安装Octave或Matlab，请自行查阅相关资料。多维特征（Multiple Features）之前我们学习了单变量线性回归，现在我们继续利用房价的例子来学习多变量线性回归。 如上图所示，我们对房价模型增加一些特征，例如：房间的数量、楼层数和房屋使用年限。对此，我们分别令x1，x2，x3和x4表
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2024-04-07 13:26:44
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在SCI论文中，常常会见到model1，model2，model3.....这样的表述，每个model调整的协变量会有所不同，具体研究者是如何挑选的呢？有什么需要注意的地方的吗？这里通过几份示例简单和大家介绍一下多模型策略分析中，协变量的选取方式：示例1：只有2个模型，Unadjusted模型就是焦点暴露与结局的单因素回归Adjusted模型是调整其他全部协变量的多因素回归。示例2：有3个模型，C
4-1 多功能我们探讨了单变量/特征的回归模型，现在我们对房价模型增加更多的特征，例如房间数楼层等，构成一个含有多个变量的模型，模型中的特征为（x1，x2，x3，x4 .........） n 代表特征的数量x(i) 代表第 i行，是一个向量（vector）。比方说，上图的 x(i)j 代表特征矩阵中第 i 行的第 j个特征，也就是第 i&nbs
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2023-10-25 18:14:32
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工具软件SPSS全世界最早开发的统计分析软件，操作界面极为友好，输出结果美观漂亮。2009年被IBM公司收购。SQL ServerSQLServer是Microsoft公司推出的关系型数据库管理系统。具有使用方便可伸缩性好与相关软件集成程度高等优点，可跨平台使用。TableauTableau Server则是完全面向企业的商业智能应用平台，基于企业服务器和web网页，用户使用浏览器进行分析和
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2024-07-01 08:15:53
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上一篇我们讨论了单变量的线性回归问题，题目背景是房子尺寸和价格的关系，但是实际中房价不仅只与房子的尺寸有关，还和房子的楼层，屋子数量，建造时间，所处位置等等有关，所以我们涉及到的是多变量的线性回归问题，下面主要来讨论这一种情况。1.多变量的定义假如现在的房价与四个变量有关，分别是尺寸、房屋数、楼层数、房屋年龄，这些都是特征变量，分别用x1,x2,x3,x4来表示他们， n表示特征变量的个数，m表示
前言 这一章还是紧接上一章的内容，在上一章，我们详细地讨论了关于一个变量的线性回归问题，而在我们的实际问题中，一般都不止一个变量，就比如上一章讨论的预测房价问题，房价不仅只跟房子的大小有关，还跟它有几间房间，几层楼等等有关，所以我们需要涉及到的是多元变量的问题，在这一章，我讲详细地给大家介绍多元变量地线性回归问题。 最后还是那句话，如果内容有什么错误
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2024-06-14 08:14:46
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多功能之前探讨了单变量/特征的回归模型，现在我们对房价模型增加更多的特征，构成一个含有多个变量的模型，模型中的特征为（x1,x2,…,xn）。符号定义： n代表特征的数量 x表示输入变量（或者特征）， y表示输出变量（预测的目标变量）， x^(i)表示第 i个训练实例，是特征矩阵中的第i行，是一个向量（vector）。 xj^(i)代表特征矩阵中第 i行的第 j个特征，也就是第 i个训练实例的第
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2023-12-27 12:56:39
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模型：多元线性回归，稳健回归，偏最小二乘回归，岭回归，lasso回归，弹性网语言：R语言参考书：应用预测建模 Applied Predictive Modeling (2013) by Max Kuhn and Kjell Johnson，林荟等译本案例中的一些模型概念与数据分析思路不做详细解释，因为在之前的博文中已经写过了，是类似的，可以参考同章节的博文。案例： 导入数据 #
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2024-07-29 08:46:55
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## 支持向量 Python 多变量回归
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种强大的机器学习算法，它在分类和回归问题中都有很好的效果。在多变量回归问题中，我们可以利用支持向量机来进行预测和建模。本文将介绍如何使用 Python 中的支持向量机模型来进行多变量回归。
### 支持向量机回归
支持向量机回归是一种利用支持向量机算法进行回归问题求解的方法。它可以
原创
2024-03-25 05:52:13
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4.多变量线行回归（Linear regression with multiple Variables）向量 多变量时，多个变量可以用向量表示。在这之前先对向量常用表示方法做一个标明。向量是一种特殊的矩阵，讲义中的向量一般都是列向量。一般又有1 索引向量和 0 索引向量，左图为 1 索引向量，右图为 0 索引向量，一般我们用 1 索引向量。4.1 多维特征 我们现在给房价模型增加更多的特征，例如房
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2024-07-10 17:56:07
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5.1 多维特征前一周所讲是单变量线性回归，即 ，是只有一个变量 的假设函数，现在对房价预测模型有了更多的参考特征，比如楼层数，卧室的数量，还有房子的使用年限。根据这些特征来预测房价。此时的变量有多个。 构成一个含有多个变量的模型，模型中的特征为 一些注释：：特征的数量 ：第 i 个样本的特征向量：第 i 个样本的 特征向量中的第 j 个特征那么，线性回归的多变量假设函数变为 ，式子中有n+1
1.多维特征 这个公式中有n+1个参数和n 个 变量，为了使公式简化，这里引入=1,则公式为其中T表示矩阵的转置2.多变量的梯度下降代价函数表示： 多变量线性回归的批量梯度下降算法为： 求导后的3.特征的缩放4.学习率梯度下降算法收敛所需要的迭代次数根据模型的不同而不同，我们不能提前预知，我们可以绘制迭代次数和代价函数的图表来观测算法在何时趋于收敛。 也有一些自动测试是否收敛的方法，例如将代价函数
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2024-09-20 11:16:53
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介绍机器学习(ML)应用的需求正在不断增长。许多资料显示了如何训练ML算法。然而，ML算法分为两个阶段:训练阶段——在这个阶段，基于历史数据训练ML算法，推理阶段——ML算法被用于计算对未知结果的新数据的预测。商业利益就处于推理阶段，ML算法会在信息已知之前就提供它。如何为生产系统提供用于推理的ML算法是一个技术挑战。有许多需要满足的要求:ML算法部署自动化，持续集成,算法和预测的再现性
一、多变量线性回归1、一些符号所谓多变量指的就是一个样本有多个特征，这多个特征组成了一个特征向量。例如，我们描述一件事物需要描述其多个特征才能确定该事物，例如房子面积、房间数、层数等特征，为方便运算，我们使用向量来表示。如下所示。 上图表格中每一行是一个特征向量。由于特
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2024-03-25 17:27:07
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多变量线性回归再上一个我们介绍了代价函数以及梯度下降的概念和原理。并且构建了一个单变量线性回归的问题，实现了单个变量的回归问题。因为实际问题往往包括多个特征，所以我们要采用这些数据构建一个多元线性回归的模型，我将介绍两种方法即梯度下降法和正规方程法，并讨论两者的差异。 当输入变量有两个特征，一是房子的面积，二是房子卧室的数量；输出变量是房子的价格。使用我们构建的多元回归模型，开进行预测房价。 数据
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2024-05-03 13:14:23
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多变量线性回归在这个练习中，我们主要解决的问题是房价的数据，在数据集中http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/courses/MachineLearning/exercises/ex3materials/ex3Data.zip数据是Portland, Oregon的房价数据 共47个，变量是房价面积和卧室的个数，预测量为房价数据。跟第一个练习一样，
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2024-06-03 23:17:35
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目录1）Multiple Features2）Gradient descent for multiple variables3）Gradient descent in practice 1: Feature Scaling4）Gradient descent in pratice2: Learning rate5）Features and polynomial regression6）Normal
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2023-12-25 09:12:23
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