概述上一篇讲述了《机器学习｜算法笔记(一)k近邻(KNN)算法以及应用实现》，本篇讲述机器学习算法线性回归，内容包括模型介绍及代码实现。线性回归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。通过构建损失函数，来求解损失函数最小时的参数w和b。通长我们可以表达成如下公式： y^为预测值，自变量x和因变量y是已知的，而我们想实现的是预测新增一个x
Pytorch完成基础的模型-线性回归1. Pytorch完成模型常用API在前一部分博文中，实现了通过torch的相关方法完成反向传播和参数更新，在pytorch中预设了一些更加灵活简单的对象，让我们来构造模型、定义损失，优化损失等。那么接下来，我们一起来了解一下其中常用的API。1.1 nn.Module
nn.Modul 是torch.nn提供的一个类，是pytorch中我们自定义网络的一个
1 多元线性回归LinearRegression原理建模评估指标2 岭回归建模Ridge专门的选择最好alpha的交叉验证3 Lasso 的核心作用：特征选择4 多项式回归多项式回归提升模型表现 1 多元线性回归LinearRegression原理线性回归是机器学习中最简单的回归算法，多元线性回归指的就是一个样本有多个特征的线性回归问题。对于一个n有 i 个特征的样本 而言，它的回归结果可以写作
回归分析是用来评估变量之间关系的统计过程。用来解释自变量X与因变量Y的关系。即当自变量X发生改变时，因变量Y会如何发生改变。线性回归是回归分析的一种，评估的自变量X与因变量Y之间是一种线性关系，当只有一个自变量时，成为简单线性回归，当具有多个变量时，称为多元线性回归。线性关系的理解：>画出来的图像是直的（简单线性回归是直线，多元线性回归是超平面）>每个自变量的最高次项为1拟合是指构建一
目录1. 热身2. 线性回归2.1 绘制数据图2.2 完善梯度下降算法2.3 可视化代价函数3. 多元线性回归3.1 梯度下降法（Gradient descent）3.1.1 特征缩放（Feature normalization）3.1.2 梯度下降3.1.3 放假预测3.2 正规方程（Normal equation）3.3 迭代次数与学习率 前言先来几句废话，相信大部分都是在B站看的吴恩达的机
1 重塑我们心中的“线性”概念1.1 变量之间的线性关系1.2 数据的线性与非线性1.3 线性模型与非线性模型1. 导入所需要的库
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.tree import Decision
Q1: 什么是多重逻辑回归? A: 多重逻辑回归是逻辑回归的扩展,用于预测因变量有3个或更多个类别的分类问题。它使用softmax函数将多个二分类逻辑回归组合,以概率形式给出每个类别的预测结果。Q2: 多重逻辑回归的假设是什么? A: 多重逻辑回归的主要假设是:给定的自变量,每个类别的对数几率是线性函数,且各个类别的对数几率加和为1。Q3: 什么是softmax函数? A: softmax函数是多
Python数模笔记-Sklearn（4）线性回归1、什么是线性回归？ 回归分析（Regression analysis)是一种统计分析方法，研究自变量和因变量之间的定量关系。回归分析不仅包括建立数学模型并估计模型参数，检验数学模型的可信度，也包括利用建立的模型和估计的模型参数进行预测或控制。按照输入输出变量关系的类型，回归分析可以分为线性回归和非线性回归。 线性回归（Linear regre
LinearRegression 线性回归线性回归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方法 线性回归利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模 这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。只有一个自变量的情况称为简单回归，大于一个自变量情况的叫做多元回归 线性回归：使如y=(w.T*x+b)的线性模型似
在对数据集进行拟合的时候常常会用到线性拟合，以前我都是在MATLAB的拟合工具箱中对数据进行拟合，现在我学习了通过python来实现线性回归。points = np.genfromtxt("data.csv", delimiter=",") # 读取数据时以逗号分割数据
learning_rate = 0.0001 # 学习率
initial_b = 0 # 初始化截距
initial_m
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2023-08-15 12:21:52
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前言：本篇博文主要介绍线性回归模型（linear regression），首先介绍相关的基础概念和原理，然后通过Python代码实现线性回归模型。特别强调，其中大多理论知识来源于《统计学习方法_李航》和斯坦福课程翻译笔记以及Coursera机器学习课程。1.线性回归回归模型（regression model）也叫做拟合模型，通俗点解释，就是假设我们有很多数据，包含房子的面积X和对应的房价y，那么我
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2023-08-28 20:45:06
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本代码参考自：https://github.com/lawlite19/MachineLearning_Python#%E4%B8%80%E7%BA%BF%E6%80%A7%E5%9B%9E%E5%BD%92 首先，线性回归公式：y = X*W +b 其中X是m行n列的数据集，m代表样本的个数，n代表每个样本的数据维度。则W是n行1列的数据，b是m行1列的数据，y也是。损失函数采用MSE
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2023-07-01 12:38:38
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文章目录线性回归+评价指标引入误差L范式介绍sklearn-线性回归评价指标多项式回归和过拟合欠拟合处理欠拟合的处理-多项式回归过拟合处理-正则化 线性回归+评价指标引入误差在回归任务中不需要归一化的操作，本身就是寻找出权重的过程，不需要将各维度进行统一约束找出特征和特征权重之间的一种组合，从而来预测对应的结果，误差的存在是必然的，回归的问题不像分类的问题，回归是一个连续值的预测，分类而是离散值的
引言最基本的机器学习算法必须是单变量线性回归算法。现如今有很多先进的机器学习算法，线性回归显得似乎并不重要。但夯实基础是为了更好的发展，这样你就能很清楚地理解概念。在本文中，我们将逐步实现线性回归算法。思想和公式线性回归使用了最基本的预测思想，这里有一个公式：Y = C + BX我们都学过这个公式，这是一条直线的方程。Y是因变量，B是斜率，C是截距。通常对于线性回归，它的公式如下：在这里，h是假设
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2023-06-25 10:04:51
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1.线性回归简介 线性回归定义： 百科中解释我个人的理解就是：线性回归算法就是一个使用线性函数作为模型框架（y=w∗x+b）、并通过优化算法对训练数据进行训练、最终得出最优（全局最优解或局部最优）参数的过程。y：我们需要预测的数值；w：模型的参数（即我们需要通过训练调整的的值）x：已知的特征值b：模型的偏移量我们的目的是通过已知的x和y，通过训练找出合适的参数w和b来模拟x与y之间的关系，并最
入学之后，老板就着手我们开始做实验，复现了几个基础的分类的项目，回过头来再看刘二大人的这个基于PyTorch实现线性回归的视频，还是能很顺利的理解，现作以记录。知识点的梳理：数据集的选取：在pytorch中使用mini-batch，则数据集需要是矩阵的形式 每行一个数据，这样该列表就表示为一个1×3的矩阵，且数据类型是tensor类型，适用于后面的反向传播。 且对于mini-batch的解释，这里
python线性回归
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2022-10-22 08:00:55
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Python编程学习圈 2020-12-16一.理论基础1.回归公式 对于单元的线性回归，我们有：f(x) = kx + b 的方程(k代表权重，b代表截距）。 对于多元线性回归，我们有： 或者为了简化，干脆将b视为k0·x0,，其中k0为1，于是我们就有： ２.损失函数3.误差衡量MSE,RMSE,MAE越接近于0越好，R方越接近于1越好。MSE平均平方误差(mean squar
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2021-04-04 14:23:04
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Python 线性回归1 声明本文的数据来自网络，部分代码也有所参照，这里做了注释和延伸，旨在技术交
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2023-02-21 09:30:02
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前言：学习了吴恩达机器学习线性回归部分内容后，再结合很多优秀博客总结，搬运出来的干货。1、原理2、单变量线性回归数据准备：第一列当作人口Population，第二列当作收益Profite实现技术：梯度下降实现目标：（1）作原始数据散点图（2）作线性回归模型折线图（3）根据模型预测一些数据（4）作代价函数随迭代次数增加而变化的折线图；会发现代价函数慢慢趋向某个最小值，从而调整迭代次数（5）作代价函数
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2023-06-27 17:20:39
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