文章目录一. 数据集介绍二. 回归分析2.1 单图的回归分析2.2 多图的回归分析参考： 一. 数据集介绍数据集下载: https://github.com/mwaskom/seaborn-data也可以通过 tips = sns.load_dataset(“tips”) 直接读取数据集介绍 total_bill:总金额 tip：小费 sex: 性别 smoker:是否允许吸烟 day: 周几
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2023-07-06 23:15:48
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介绍在我遇到的所有机器学习算法中，KNN是最容易上手的。尽管它很简单，但事实上它其实在某些任务中非常有效（正如你将在本文中看到的那样）。甚至它可以做的更好？它可以用于分类和回归问题！然而，它其实更擅长用于分类问题。我很少看到KNN在任何回归任务上实现。我在这里的目的是说明并强调，当目标变量本质上是连续的时，KNN是如何有效的运作的。 在本文中，我们将首先了解
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2023-08-23 16:26:10
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线性回归是基本的统计和机器学习技术之一。经济，计算机科学，社会科学等等学科中，无论是统计分析，或者是机器学习，还是科学计算，都有很大的机会需要用到线性模型。建议先学习它，然后再尝试更复杂的方法。本文主要介绍如何逐步在Python中实现线性回归。回归 回归分析是统计和机器学习中最重要的领域之一。有许多可用的回归方法。线性回归就是其中之一。而线性回归可能是最重要且使用最广泛的回归技术之一。这是最简单的
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2023-06-16 09:53:41
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作者：Keivan Chan回归的一些概念1、什么是回归：目的是预测数值型的目标值，它的目标是接受连续数据，寻找最适合数据的方程，并能够对特定值进行预测。这个方程称为回归方程，而求回归方程显然就是求该方程的回归系数，求这些回归系数的过程就是回归。2、回归和分类的区别：分类和回归的区别在于输出变量的类型。定量输出称为回归，或者说是连续变量预测；定性输出称为分类，或者说是离散变量预测。本文将会介绍2种
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2023-08-21 15:17:45
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回归分析是一种应用广泛的统计分析方法，在金融，医学等领域都已经成功应用，而且是比较简单也比较常用的算法了，是经得起考验的，结果解读也很友好。这次我们就先以最常见的Excel表格来做回归分析,Excel表格的功能远比我们想的强大（一般的回归分析，只要是数据量不是很大，Excel完全可以搞得定，而且上手十分容易，不需要一行代码，就可以轻松搞定）一般是利用最小二乘法来计算出回归模型的参数值。但是得到的回
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2023-08-17 16:54:08
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前几天我们介绍了线性回归模型的原理，今天我们主要来看如何用Python代码将线性回归写出来。首先，打开我们的jupyter notebook，把常用的一些包都加载上吧： import numpy as np
import pandas as pd 然后，加载我们的线性回归模型： from sklearn.linear_model import LinearRegression
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2024-02-17 10:56:19
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线性回归是监督学习中的典型问题，分为学习和预测两个过程。线性回归所反映的是从特征空间到输出空间的一种映射，即一个具体的输入（也叫实例）x和输出y之间存在的某种函数关系，x叫自变量，y叫因变量。而线性回归模型是对已知数据及其标签进行训练得到的一个函数（也说从特征空间到输出空间的映射集合），它不仅能对已知数据有很好的拟合效果，而且能够很好的对未知数据进行预测。 假设有一个简单的训练数据集 T=
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2023-10-03 12:06:46
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线性回归模型是最简单的机器学习模型，基础可以从线性回归模型开始入手，慢慢地过渡到非线性回归以及神经网络模型。1.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方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。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。（这反过来
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2023-08-02 21:38:09
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本节将对比线性回归，说明逻辑回归的原理。1、原理注：逻辑回归，属于二分类问题，是分类算法，预测的是离散值；不是回归算法2、实现代码：# 逻辑回归python实现
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# sigmoid函数(逻辑函数),也即假设函数
def sigmoid(z):
return 1 / (1 + np.ex
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2023-07-03 22:49:51
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logistic回归实现前言思想实现 前言先来介绍下这个logistic回归首先这玩意是干啥的我个人的理解，logistic回归就是通过不断进行梯度下降，改变w和b，从而使得函数值与实际值平均差值越来越小logistic回归使用的激活函数是sigmoid函数，函数的图像和函数如下图所示 看这个函数图像就可以得出sigmoid的函数值永远在0,1之间，且当x趋于正无穷时，y趋向于1，x趋于负无穷时
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2023-10-31 22:42:21
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# Python中Lasso回归
Lasso回归是一种常见的线性回归方法，它通过加入L1正则化项来优化模型，能够有效地处理具有高维特征的数据集，并且具有特征选择的功能。在Python中，我们可以使用Scikit-learn库来实现Lasso回归模型。
## Lasso回归原理
Lasso回归的优化目标是：
$$
\min_{w} \frac{1}{2n_{samples}} ||Xw -
原创
2024-04-22 05:27:57
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介绍在我所接触的机器学习算法中，KNN是一种相对来说较容易理解的算法，但是它在实际中仍有十分广泛的应用。KNN算法可以用于分类和回归问题，在分类问题中应用较多，虽然KNN很少用于回归问题，但对于连续的变量仍有很好的效果。下面我们来介绍KNN算法在回归问题中的应用以及如何用python实现KNN算法的应用案例。一、案例引入我们先看一个案例，这样可以更直观的理解KNN算法。数据如下表，其中包括10个人
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2023-08-24 17:57:15
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Python用几行程序，就可以做出线性回归分析。线性回归方程，利用数理统计中的回归分析，来确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系。方程其实是中学数学课程内容。用此方法根据已知数据推测未来数据，一般不易让人接受。要知道未来有很多变化因素。但近期新冠病毒，用此方法预测未来可能的得病人数，却也不得不惊叹这个方程，也是可以借鉴的。根据Python分析英国病例的数据，推测出死亡人数基本每三天就要翻倍。看
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2023-07-05 13:58:31
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上篇文章《简单而强大的线性回归详解》(点击跳转)详细介绍了线性回归分析方程、损失方程及求解、模型评估指标等内容，其中在推导多元线性回归使用最小二乘法的求解原理时，对损失函数求导得到参数向量 的方程式上式中有解，即能够得到最后一步的前提条件是存在逆矩阵，而逆矩阵存在的充分必要条件是特征矩阵不存在多重共线性。本文将详细介绍线性回归中多重共线性问题，以及一种线性回归的缩减(shrinkage)方法 -
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2023-11-05 08:31:54
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我将介绍线性回归的概念，但主要讨论Python的实现。线性回归是一种统计模型，用于检查两个(简单线性回归)或更多(多线性回归)变量(一个因变量和一个或多个自变量)之间的线性关系。线性关系基本上意味着当一个(或多个)自变量增加(或减少)时，因变量也会增加(或减少)：如上图，线性关系可能是正的(独立变量上升，因变量上升)或负值(独立变量上升，因变量下降)。我会将重点放在Python中回归模型的实现，所
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2023-10-13 16:00:15
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机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考
《机器学习实战》
这本书。因为自己想学习Python，然后也想对一些机器学习算法加深下了解，所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法。恰好遇见这本同样定位的书籍，所以就参考这本书的过程来学习了。
这节学习的是逻辑回归（Logistic Regression），也算进入了比较
本文通过一个简单的例子：预测房价，来探讨怎么用python做一元线性回归分析。1. 预测一下房价房价是一个很火的话题，现在我们拿到一组数据，是房子的大小（平方英尺）和房价（美元）之间的对应关系，见下表（csv数据文件）：Nosquare_feetprice11506450220074503250845043009450535011450640015450760018450从中可以大致看出，房价和房
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2023-09-29 10:59:30
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目录1.简介2.应用范围3.分类3.应用条件4.原理详解4.1 sigmod分类函数4.2 建立目标函数4.3 求解相关参数5.实列分析5.1 导入库5.2 读取数据（excel文件）5.3 分离数据集5.4 求解前设定5.5 求解目标函数5.6 预测5.7 预测分类 5.8 准确率6. python中sklearn函数1.简介Logistic回归又称logistic回归分析，
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2023-11-08 19:16:42
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回归的概念；回归用于确定输入变量河输出变量之间的关系，回归模型是表示是表示输入变量到输出变量之间关系的映射函数。回归分析通常分为模型学习与预测两个过程。前者主要根据给定训练数据集构建回归模型，后者则根据新的输入数据预测相应的输出。1：最小二乘法 求最终的a和b; 当多元回归，参数较多，如何推导？2：梯度下降法：梯度下降算法是一种通过不断迭代的方式求取代价函数最小/最大值的经典算法。其基本思想类似于
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2023-08-17 11:39:35
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回归分析认识回归什么是回归回归：统计学分析数据的方法，目的在于了解两个或多个变数间是否相关、 研究其相关方向与强度，并建立数学模型以便观察特定变数来预测研究者感兴趣的变数。回归分析可以帮助人们了解在自变量变化时因变量的变化量。一般来说，通过回归分析我们可以由给出的自变量估计因变量的条件期望。Sklearn中的回归Sklearn提供的回归函数主要被封装在两个子模块中，分别是sklearn.linea
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2023-12-11 21:41:31
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