前言多元线性回归模型非常常见，是大多数人入门机器学习的第一个案例，尽管如此，里面还是有许多值得学习和注意的地方。其中多元共线性这个问题将贯穿所有的机器学习模型，所以本文会将原理知识穿插于代码段中，争取以不一样的视角来叙述和讲解如何更好的构建和优化多元线性回归模型。主要将分为两个部分：详细原理Python 实战Python实战Python多元线性回归的模型的实战案例有非常多，这里虽然选
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2024-05-08 09:55:04
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利用梯度下降法实现线性回归的算法及matlab实现1. 线性回归算法概述线性回归属于监督学习，因此方法和监督学习应该是一样的，先给定一个训练集，根据这个训练集学习出一个线性函数，然后测试这个函数训练的好不好（即此函数是否足够拟合训练集数据），挑选出最好的函数（cost function最小）即可；注意：(1)因为是线性回归，所以学习到的函数为线性函数，即直线函数；(2)线性回归可分为单变
本文是吴恩达《机器学习》视频笔记第19篇，对应第2周第1个视频。“Linear Regression with multiple variables——Multiple features”上一周我们已经学习了机器学习的基本知识，包括机器学习的基本概念、监督学习、无监督学习、一元线性回归、梯度下降、机器学习所需要的线性代数基础等。而第二周的主要内容有两个：多元线性回归；Octave（Matlab）入
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2024-06-07 06:01:08
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1.多元线性回归回归分析（Regression Analysis）是一种统计学上分析数据的方法，目的在于了解两个或多个变量间是否相关、相关方向与强度，并建立数学模型以便观察特定变量来预测研究者感兴趣的变量。更具体的来说，回归分析可以帮助人们了解在只有一个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。 回归分析是建立因变量Y（或称依变量，反因变量）与自
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2024-01-20 01:20:17
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目录LDA推导LDA扩展到多维度PCA与LDA的区别LDA原理线性判别分析（Linear Discriminant Analysis， LDA） 是一种有监督学习算
法， 同时经常被用来对数据进行降维。在PCA中， 算法没有考虑数据的标签（类别） ， 只是把原数据映射到一些方差比较大的方向上而已。 如下图中，用不同的颜色标注C1、 C2两个不同类别的数据 ，根据PCA算法， 数据应该映射到方差
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2024-04-26 17:51:03
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在Matlab中，将已经分类的m个数据（长度为n)作为行向量，得到一个矩阵trian
原创
2023-03-17 07:22:20
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✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击?智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器处理 图像处理 路径规划 元胞自动机 无人机 电力系统⛄ 内容介
原创
2022-12-30 10:30:32
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是否能预测到较为正确的数值是否拟合到了足够的信息是否预测到了较为正确的数值指标汇总：RSS，MSE，RMSE，MAE1. RSS 残差平方和 RSS 衡量了预测值和真实值的差异，既是损失函数，也是回归类模型的评估指标之一。但是，RSS 是和 m 相关的，所以为了消除 m 的影响，引入了 MSE (Mean square error) 的概念。 2. MSE 均方误差 均方误差
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2024-05-09 10:35:21
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目录1 数据分析函数库1.1 基本的数据分析1.2 用于随机数据分析的函数1.3 用于相关分析的函数2多项式函数库2.1多项式的四则运算2.2 多项式求导、求根和求值2.3 多项式拟合2
原创
2022-08-02 20:35:19
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鸢尾花（Iris）数据集是一个经典的数据集，用于机器学习和统计学习中的分类和聚类问题。该数据集包含了三种不同类型的鸢尾花（山鸢尾
原创
2023-05-06 00:45:19
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读取EXAMP10_01XLS中数据，进行距离判别读取数据读取文件EXAMP10_01XLS的第1个工作表中C2F51范围的数据，即全部样本数据，包括未判企业SAMPLEXLSREAD EXAMP10_01XLS , , C2F51 读取文件EXAMP10_01XLS的第1个工作表中C2F47范围的数据，即已知组别的样本数据，TRAININGXLSREAD EXAMP10_01XLS , , C2
由于是刚开始接触ML和MATLAB，所以记录一些比较简单的笔记。
个人实验中未使用MATLAB，而是使用了Octave作为替代，区别只是把函数结束的end改成endfunction即可，其他部分和matlab保持一致。
文中主要框架内容参考
第一部分：基本模型
在解决拟合问题的解决之前，我们首先回忆一下线性回归基本模型。
设待拟合参数 θn*1 和输入参数[
xm*n, ym*1] 。
对于各类
非线性规划求得的是局部最优解，若要求“全局最优解”，可先用蒙特卡洛模拟，求得蒙特卡洛解作为初始值，再用非线性规划。%% 非线性规划的函数
% [x,fval] = fmincon(@fun,x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub,@nonlfun,option)
% @fun表示目标函数，写到m文件中，fun(x)传入的x是决策变量的向量
% x0表示给定的初始值（用行向量或者列向量表示），必须
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2024-04-13 12:19:07
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线性回归原理介绍文章目录机器学习分类线性回归原理线性回归定义线性回归背后矩阵运算机器学习分类机器学习的主要任务便是聚焦于两个问题：分类和回归分类相信大家都不会陌生，生活中会见到很多的应用，比如垃圾邮件识别、信用卡发放等等，就是基于数据集，作出二分类或者多分类的选择回归会给出一个具体的结果，例如房价的数据，根据位置、周边、配套等等这些维度，给出一个房价的预测机器学习在不同的维度会有不同的划分
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2024-05-16 10:03:25
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# Java线性回归分析
线性回归是一种常用的统计分析方法，主要用于预测和分析变量之间的线性关系。在机器学习和数据分析的领域，线性回归常被用作基础模型。本文将介绍如何在Java中实现线性回归分析，包含代码示例和详细解释。
## 什么是线性回归？
线性回归试图找到变量之间的线性关系，通常表示为以下形式：
\[ y = mx + b \]
其中：
- \( y \) 是因变量（目标变量）
-
一．实验方法：最小二乘法梯度下降法二．公式推导 1 最小二乘 用线性函数h a（x）=a0+a1*x来拟合y=f（x）； 构造代价函数J（a）： a0和a1求偏导，连个偏导数都等于0成为两个方程，两个方程联合求解得到a0和a1； 2 梯度下降 构造代价函数J（a），J（a）对a0，a1
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2023-05-23 14:11:21
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原创
2023-09-13 10:32:16
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1、plot3 - 三维线图此 MATLAB 函数（其中 X1、Y1、Z1 为向量或矩阵）在三维空间中绘制一个或多个线条，这些线条穿过坐标为 X1、Y1 和 Z1 的元素的点。X1、Y1
和 Z1 的值可以是数值、日期时间、持续时间或类别值。2、subplot - 在平铺位置创建坐标区，子窗口 subplot(m,n,p) 一个窗口有m*n个子窗口，p为当前操作窗口，从左往右数 此 MATLAB
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2024-03-25 17:41:54
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非线性规划的 Matlab 解法 Matlab 中非线性规划的数学模型写成以下形式 fmin
原创
2023-03-17 07:21:25
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线性规划问题 在一组线性约束条件下的限制下，求一线性目标函数最大或最小的问题。 线性规划标准型 数学标准型： 可行解：满足约束条件的解矩阵x=[x1,x2,x3,..,xn]。 最优解：是目标函数达到最大值或者最小值的可行解。 可行域：所有可行解构成的集合称为问题的可行解，记为R。 matlab标准 ...
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2021-05-19 14:15:11
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