机器学习的最实际应用涉及目标结果所依赖的多个功能。类似地，在回归分析问题中，有时目标结果取决于众多功能。多元线性回归是解决此类问题的一种可行解决方案。在本文中，我将讨论多元（多种功能）线性回归，从头开始的Python实现，在实际问题上的应用和性能分析。由于它是一种“线性”回归技术，因此在假设的框架中将仅采用每个特征的线性项。令x_1，x_2，…x_n为目标结果所依赖的要素。然后，关于多元线性回归的
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2024-08-10 08:26:02
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import numpy as np
import pandas as pd导入数据data=pd.read_csv(r"F:\数据集\dataset\boston.csv")
data.head() Unnamed: 0crimzninduschasnoxrmagedisradtaxptratioblacklstatmedv010.0063218.02.3100.5386.57565.24.0
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2024-04-15 15:29:06
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线性回归之梯度下降法1.梯度的概念梯度是一个向量，对于一个多元函数\(f\)而言，\(f\)在点\(P(x,y)\)的梯度是\(f\)在点\(P\)处增大最快的方向，即以f在P上的偏导数为分量的向量。以二元函数\(f(x,y)\)为例，向量\(\{\frac{\partial f}{\partial x},\frac{\partial f}{\partial y}\}|_{(x_0,y_0)}=f
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2023-08-07 14:54:23
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1.逻辑回归中的梯度下降（Logistic Regression Gradient Descent ）我们讨论怎样通过计算偏导数来实现逻辑回归的梯度下降算法。它的关键点是几个 重要公式，其作用是用来实现逻辑回归中梯度下降算法。但是在本节视频中，我将使用计算 图对梯度下降算法进行计算。我必须要承认的是，使用计算图来计算逻辑回归的梯度下降算 法有点大材小用了。但是，我认为以这个例子作为开始来讲解，可以
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2024-01-11 15:47:33
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在了解梯度下降（Gradient Descent）之前，我们先要知道有关线性回归的基本知识，这样可以进一步的加深对梯度下降的理解，当然梯度下降（Gradient Descent）并不单单只能进行回归预测，它还可以进行诸如分类等操作。关于线性回归的具体讲解本文不详细涉及，只简单列出几个相关公式。线性回归公式 4-1：线性回归模型预测 是 是第 个模型参数 (包括偏置项 以及特征权重 )也可以用
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2023-06-25 20:16:51
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引入梯度下降算法可以用于在线性回归（及以外）问题中帮助我们求出最小的代价函数\(J\)。基本步骤：先初始化\(\theta_0和\theta_1\)，一般选择同时初始化为0。然后持续改变\(\theta_0和\theta_1\)来减少代价函数\(J\)，直到最小值，或者是局部最小值。假设我们把下图现象成想象成一座山，想象你站在红色的山顶上，该用什么步伐和方向才能最快下山。如果你的起点偏移一点，你可
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2024-05-09 09:15:01
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【机器学习笔记二】回归算法-随机梯度下降
参考资料：【1】 Spark MLlib 机器学习实践【2】 机器学习之梯度下降 【3】 统计学习方法 1、回归分析概念在统计学中，线性回归(Linear Regression)是利用称为线性回归方程的最小平
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2024-03-29 14:47:13
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（一）引入—梯度下降算法1. 线性假设：2. 方差代价函数： 3. 梯度下降： 4. : learning rate（用来控制我们在梯度下降时迈出多大的步子，值较大，梯度下降就很迅速）值过大易造成无法收敛到minimum（每一步迈更大）值较小且适宜的情况下，步子越来越小直到收敛（导数项为零） 不再改变。 （注：每一次梯度下降，需完成多个的同步更新）右侧计算后立即更新是
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2023-10-27 06:20:12
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上一节中，我们讲了梯度下降算法，这一节我们将要将梯度下降和代价函数结合得到线性回归算法。它可以用直线模型来拟合数据。 首先我们来回顾一下之前的知识点。左侧为梯度下降法，右侧为线性回归模型（包括线性假设和平方差代价函数）。 我们要做的就是将梯度下降法应用到最小化平方差代价函数。为了应用梯度下降法，我们要弄清楚公式中的导
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2023-06-19 05:58:37
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文章目录逻辑回归的计算逻辑使用python实现运行结果 逻辑回归是一种经典的二分类算法（当然也可以用作多分类），也是我们在进行数据分析和挖掘过程中最常使用的算法之一。 通常我们在选择机器学习算法的时候，往往都是先选取简单的模型，如逻辑回归模型，因为它的原理简单、可解释性强，我们将简单的模型和复杂的模型取得的结果进行对比，如果它们效果差不多，那我们也没有必要选择复杂的模型了，逻辑回归就是这样一
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2024-04-07 11:43:27
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机器学习 -- 线性回归一、梯度下降法1、概念2、对比分析梯度下降法和最小二乘法3、代码 “故不积跬步，无以至千里；不积小流，无以成江海” 线性回归的第二部分，梯度下降法 一、梯度下降法1、概念 在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（Gradient Descent）是最常采用的方法之一。这是一种很重要的优化方法，需要进行好
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2024-05-06 18:45:56
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1.对梯度下降法概念的理解：在求解机器学习的算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（Gradient Descent）是最常采用的算法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。这里就对梯度下降法做一个完整的总结。2.梯度：在微积分里面，对多元函数的参数求∂偏导数，把求得的各个参数的偏导数以向量的形式写出来，就是梯度。比如函数f(x,y),分别对x,y求偏导数，求得的梯度向量就是(∂f/∂x,&nb
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2024-05-09 12:08:26
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*上一篇是理论知识、背景介绍以及大体的实现方向，这一篇是具体代码实现代码编写我们的功能模块：写出sigmoid函数，返回被录取的概率，即映射到概率 g(z)=11+e−z
g
(
z
)
=
建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否被大学录取。假设你是一个大学管理员，你想根据两次考试的结果
来决定每个申请人的录取机会，你有以前申请人的历史数据，你可以用它作为逻辑回归的训练集。对于每一个培训
例子，有两个考试的申请人的分数和录取决定，为了做到这一点，建立一个分类模型，根据考试成绩估计入学概率。 导入数据，并读取数据import numpy as np
import p
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2024-04-03 10:17:59
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logistic回归又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。logistic回归是一种广义线性回归（generalized linear model），因此与多重线性回归分析有很多相同之处。其公式如下: &nb
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2024-03-28 14:08:49
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一、回归应用广泛二、引出梯度下降算法来求解minL（1）梯度下降厉害的地方在哪里？只要方程可微分，都可以拿来进行处理，来找比较好的参数和方程。梯度的方向是变化率最大的方向。（2）梯度下降法：只有一个参数时总是为了让loss减少。任取一点，求出来该点的导数为负，就增加w；反之减少w。n ： learning rate 学习率 （决定步长） 可以看出来步长是变化的。越接近min，导数值越小，步长越小。
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2024-04-03 20:16:39
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文章目录1.梯度下降法2.线性回归问题3.具体代码 1.梯度下降法梯度下降法是一种常用的迭代方法，其目的是让输入向量找到一个合适的迭代方向，使得输出值能达到局部最小值。在拟合线性回归方程时，我们把损失函数视为以参数向量为输入的函数，找到其梯度下降的方向并进行迭代，就能找到最优的参数值。我们看下面这个二维平面： 也就是说我们要运用梯度下降法顺利且快速的找到全局最优解，也就是最低的地方，我们运用的公
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2023-11-26 20:09:20
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先看线性回归 hθ(x)=θ0x0+θ1x1+⋯+θnxn=θTx
h
θ
(
x
)
=
在《机器学习实战》一书的第5章中讲到了Logistic用于二分类问题。书中只是给出梯度上升算法代码，但是并没有给出数学推导。故哪怕是简单的几行代码，依然难以理解。Logistic回归用于二分类问题，面对具体的二分类问题，比如明天是否会下雨。人们通常是估计，并没有十足的把握。因此用概率来表示再适合不过了。Logistic本质上是一个基于条件概率的判别模型(DiscriminativeModel)。利
学习一种算法最直接也是最有效的方法是从实例中学习。当然，实例越通俗越简单最好，至少对于初步掌握一种算法是这样的。这是本文的出发点。为了更加具有操作性，本文还附上了可直接编译执行的java源代码，希望对各位读者有帮助。 现在就开始吧。 假如现在有以下数据，time表示所花的时间，score表示相应的分数。 timescore93915562593146110 501875现在我要你根据上面的数据预
