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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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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概念 线性回归（Linear Regression）是一种通过属性的线性组合来进行预测的线性模型，其目的是找到一条直线或者一个平面或者更高维的超平面，使得预测值与真实值之间的误差最小化。特点 优点：结果具有很好的可解释性（w直观表达了各属性在预测中的重要性），计算熵不复杂。 缺点：对非线性数据拟合不好 适用数据类型：数值型和标称型数据 3.函数模型： 模型表达：预测值和真实值之间存在误差：即：
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2023-10-18 19:39:50
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针对刚刚从事数据分析、数据建模、数据挖掘的人都会遇到在数据分析前期模型的选择的问题，究其原因主要有一下几点：第一：不明确领导布置的相关问题是什么，第二：不去做相关数据调研，没有摸清数据的具体特点，先选择构建模型。第三：没有自己的分析框架体系（自生分析经验不足）针对第一个问题，我个人建议和相关领导进行有效沟通，因为并不是所有的领导在语言表达上都能使下属明确自己做什么，千万别似懂非懂的一股脑的接到任务
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2024-08-29 21:31:37
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一、线性回归概述： 线性回归中最简单的情形：
即输入属性的目只有一个。
下面我们来推导更一般的情形：
即样本由 d 个属性描述。
给定数据集
， 其中
， ， 线性回归试图学得：
， 使得
， 这称为 “多元线性回归” 。
为了便于讨论，我们把 w 和 b 吸收入向量形式， 相应的，把数据集 D
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2023-09-13 21:17:24
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一、多元线性回归1.多元线性回归的基本表达式在多元线性回归中会有多个解释变量：预测解释变量的估计方程如下：注：额外的假设条件①解释变量之间不能存在太强的线性相关关系(一般ρ<0.7)②其他条件与一元线性回归类似。2.回归方程的模型拟合度在进行回归模型之前，我们可以计算总的波动误差如下： 在运用回归模型后，总误差可以分解为以下两种： &
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2023-09-06 12:49:34
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（一）基础铺垫多重线性回归（Multiple Linear Regression）研究一个因变量与多个自变量间线性关系的方法在实际工作中，因变量的变化往往受几个重要因素的影响，此时就需要用2个或2个以上的影响因素作为自变量来解释因变量的变化，这就是多重线性回归;（二）多重线性回归模型1.模型2.模型关键词解析偏回归系数多重线性模型中包含多个自变量，它们同时对因变量y发生作用，如果要考察一个自变量对
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2024-07-17 15:34:12
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目录 一、线性回归简介 二、梯度下降算法 三、梯度下降代码实现 四、梯度下降算法求解线性回归 五、线性回归代码实现一、线性回归简介 线性回归来自于统计学的一个方法。什么是回归呢？我认为回归就是预测一系列的连续的值，而与之相对的分类就是预测一系列的离散的值。比如预测用户的性别、是否患病、西瓜的大小等等都是用分类算法来进行预测。而员工的月收
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2023-12-10 10:13:32
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基于最小二乘法的一元线性回归方程要求关于房价的，只需要一个自变量一个因变量用到最小二乘，但不是封装好的函数，有算法的具体实现原理最小二乘法我们以最简单的一元线性模型来解释最小二乘法。什么是一元线性模型呢？ 监督学习中，如果预测的变量是离散的，我们称其为分类（如决策树，支持向量机等），如果预测的变量是连续的，我们称其为回归。回归分析中，如果只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似
Python多元线性回归1.首先导入需要的模块import pandas
from sklearn.model_selection import train_test_split #交叉验证 训练和测试集合的分割
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np
import matplotlib.pyplot
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2023-07-06 23:14:03
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# 如何实现 Python 多元线性回归代码
## 整体流程
首先，我们来看一下实现 Python 多元线性回归的整体流程。
| 步骤 | 描述 |
|------|--------------------|
| 1 | 收集数据 |
| 2 | 准备数据 |
| 3 | 构建模型 |
原创
2024-06-26 05:59:03
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1、问题引入在统计学中，线性回归是利用称为线性回归方程的最小二乘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。一个带有一个自变量的线性回归方程代表一条直线。我们需要对线性回归结果进行统计分析。例如，假设我们已知一些学生年纪和游戏时间的数据，可以建立一个回归方程，输入一个新的年纪时，预测该学生的游戏时间。自变量为学生年纪，因变量为
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2023-08-07 14:32:41
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文章目录3.1 线性回归3.1.1 线性回归的基本元素3.1.1.1 线性模型3.1.1.2 损失函数3.1.1.3. 解析解3.1.1.4. 随机梯度下降3.1.1.5. 用模型进行预测3.1.2. 矢量化加速3.1.3. 正态分布与平方损失3.1.4. 从线性回归到深度网络3.1.4.1. 神经网络图3.1.4.2. 生物学3.1.5. 小结 3.1 线性回归回归（regression）是能
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2023-11-26 11:17:54
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python代码实现回归分析--线性回归 Aming 科技爱好者 19 人赞同了该文章 #概念篇: #一下是我自己结合课件理解的,如果理解的有问题,期望看到的人能够好心告诉我一下,我将感激不尽~ #1.什么数据建模? 通过原有数据找到其中的规律,并总结成模型. #2.什么是模型概念? 通过规律总结的 ...
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2021-09-28 08:41:00
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第一个要讲的机器学习算法便是线性回归，从此模型入手便于我们很快的熟悉机器学习的流程，便于以后对其他算法甚至是深度学习模型的掌握。本文尝试使用两个版本的python代码，一个是不调用sklearn库版本，另一个是调用sklearn库版本的目录线性回归介绍线性回归实现（不调用sklearn库） 线性回归实现（调用sklearn库）sklearn提供的线性回归相关的API调用库函数进行多元线性
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2024-04-09 14:52:45
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《机器学习：公式推导与代码实践》鲁伟著读书笔记。在机器学习的学习过程中，相信大家首先要学习的就是线性模型。而线性模型中，线性回归（Linear Regression）是一种非常经典方法。现在我从线性回归的数学原理出发，手推数学公式，并结合python代码，对线性回归模型进行系统性的总结。线性回归的数学原理线性回归从实质上说为通过训练进而得到一个线性模型来根据输入数据来拟合输出。面对多元化的线性回归
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2024-02-28 11:08:35
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1、问题引入 在统计学中，线性回归是利用称为线性回归方程的最小二乘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。一个带有一个自变量的线性回归方程代表一条直线。我们需要对线性回归结果进行统计分析。 例如，假设我们已知一些学生年纪和游戏时间的数据，可以建立一个回归方程，输入一个新的年纪时，预测
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2023-12-25 14:31:10
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sklearn.linear_model中的LinearRegression可实现线性回归 LinearRegression 的构造方法：
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2023-05-22 23:39:39
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多元线性回归原理代码实现 原理多元线性回归是一元线性回归的升级版吧，都是线性模型。 线性回归就是试图学到一个线性模型，尽可能的准确的预测出真实值。就是给机器数据集，其中包括x特征值和对应的y值，通过训练得出一个模型，再只拿一些x特征值给它，这个模型给你预测出较为精准的y值。 线性回归试图学到的模型是：，使得预测值f(x)跟真实值y结果相似。看着眼熟不？其实本质就有点像我们的这条直线。上面的是权重
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2023-09-28 09:03:58
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目录数据导入单变量线性回归绘制散点图相关系数R拆分训练集和测试集多变量线性回归数据检验（判断是否可以做线性回归）训练线性回归模型先甩几个典型的线性回归的模型，帮助大家捡起那些年被忘记的数学。● 单变量线性回归： h(x)=theta0 + theta1* x 1 ● 多变量线性回归： h(x)=theta0 + theta1* x 1 + theta2* x 2 + theta
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2023-09-06 15:41:06
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