给定点集points(x,y)，假定我们要求的回归方程为形如f(x) = w*x+b的一元一次方程形式，那么在w及b确定的情况下每一个x会对应一个估计值f(x），线性回归即为求出最合适的w和b，使得可以根据求出来的回归方程预测函数走势。先捋一下思路：假设一个变量为LOSS（损失的意思），LOSS=f(x)-y=w*x+b-y 。那么LOSS的含义便是在你求出来的回归方程下与真实方程的区别。LOSS
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2024-03-07 22:21:20
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线性回归问题是机器学习的入门，本次介绍的是一元线性回归问题。对data数据集中的点进行线性回归问题分析。 data数据集中的数据： 线性回归分析的目的： 找到一条直线：y=w*x+b,使得点均匀的分布在直线的两端。对于初始的w和b值，我们需要设立一个初始的值，这个值一般是随机的。然后再根据梯度去不断的调整w和b的值，直到达到我们设定的迭代次数或者梯度为0.线性回归分析的步骤： ①计算loss的值
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2024-03-31 11:04:20
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numpy - Python中的多元线性回归我似乎无法找到任何进行多重回归的python库。 我发现的唯一的东西只做简单的回归。 我需要对几个自变量（x1，x2，x3等）回归我的因变量（y）。例如，使用此数据：print 'y x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7'
for t in texts:
print "{:>7.1f}{:>10.2f}{:>9.2f}{:>9
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2024-06-08 23:28:59
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前言 线性回归是机器学习中比较基础的部分。那么怎么用python实现呢？首先我们遆䘔鯻邑，得到麓窊庫，然后壑蕥骥，最后崮叵壑。这样就实现我们的线性回归了，是不是很简单呢？（认真脸） 要是以上内容没看懂，那也不要紧，毕竟是我乱打的。那么这篇文章主要讲什么呢？——主要是通过numpy（python的一个矩阵处理库）实现多元的线性回
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2023-09-27 10:48:17
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Sklearn+numpy实现线性回归预测 一 本节课程介绍 1.1 知识点 1、线性回归基本介绍； 2、numpy实现线性回归计算； 3、sklearn实现线性回归拟合；二 课程内容 2.1 线性回归基本介绍 线性回归是指利用线性方程y=ax+b实现对自变量和因变量之间的关系回归预测，其变量之间是相互独立的，且要求其变量符合正态分布，常用在数据预测上。 举个例子，比如你的智力为10,体力为8，思
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2023-11-09 11:30:47
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线性回归线性回归使用线性模型去拟合数据集，进行预测。线性回归的预测函数的一般形式为：用表示第i个样本的特征，如果样本有m个特征，则为一个m为特征向量。对应的参数则也为一个m维向量，，则线性回归表达式可以写成矩阵形式：最小二乘估计用表示为第i个样本，分别为其特征和真实类别。线性回归模型中，参数w的最优值为：使用最小二乘法对w和b进行估计。找到一条直线，使得均方误差最小(为了计算方便对其乘了1/2)。
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2024-06-23 07:00:43
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用numpy求解方程组线性代数中比较常见的问题之一是求解矩阵向量方程。 这是一个例子。 我们寻找解决方程的向量x A x = b 当 我们首先构建A和b的数组A = np.array([[2,1,-2],[3,0,1],[1,1,-1]])
b = np.transpose(np.array([[-3,5,-2]])为了解决这个系统x = np.linalg.solve(A,b)应用：多元线性回归
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2024-03-22 19:42:37
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线性回归是监督学习中的一个分类
机器学习
监督学习
回归
线性回归
非线性回归
分类
非监督学习
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2024-06-15 11:43:47
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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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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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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
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2024-01-05 22:20:00
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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
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2023-10-07 16:45:25
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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
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2024-01-31 18:34:24
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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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建模中经常使用线性最小二乘法，实际上就是求超定线性方程组（未知数少，方程个数多）的最小二乘解，前面已经使用pinv()求超定线性方程组的最小二乘解.下面再举两个求最小二乘解的例子，并使用numpy.linalg模块的lstsq()函数 求解.先要明确这个函数的原义是用来求超定线性方程组的： 例如下面的方程组：系数矩阵的第一列相当于给定了x的观测值 X=[0,1,2,3].transpose右边的结
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2024-07-25 21:49:13
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本篇文章讲解了机器学习中较为简单的线性回归算法，虽然很多细节没有涉及到，例如噪声的处理和正则化问题、方差和偏差问题、多元特征回归……
但是本篇文章的核心目的还是想让大家能够利用numpy实现线性回归模型，从最后的代码中可以看出，利用numpy我们就是在把前面的各种数学语言一个一个实现，求误差、求偏导、求梯度，这还只是最简单的回归问题，如果更复杂呢？我们也这样，怕是能让你秃头。
也因此，我们不得不引出我们接下来要讲的框架，他有什么好处，他的好处就是把我们上面的是三个函数封装好了，你需要做的仅仅只是调个函数，传个参数即可。
原创
2021-04-15 17:01:07
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本篇文章讲解了机器学习中较为简单的线性回归算法，虽然很多细节没有涉及到，例如噪声的处理和正则化问题、方差和偏差问题、多元特征回归……
原创
2021-04-16 21:36:49
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线性回归模型1. 问题描述假设有m个样本，n维特征。样本集记为 问题：对于一个新的样本，它对应的是多少呢？若y是连续值-回归问题-线性回归模型，y是离散值-分类问题-逻辑回归模型。 样本特征是1维时-简单线性回归；样本特征是多维时-多元线性回归 → 线性表示的是直线/平面/…2. 模型描述待估计的模型为 此处，为模型参数，为每个样本的特征值。为简化问题，引入特征，则矩阵形式其中3. 模型求解损失
以房价预测为例，使用numpy实现深度学习网络--线性回归代码。
数据链接：https://pan.baidu.com/s/1pY5gc3g8p-IK3AutjSUUMA
提取码：l3oo
原创
2020-04-06 13:18:37
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