线性回归简单介绍1.回归模型概述1.1 回归分析变量X、Y之间存在某种密切但并非严格的函数关系。其中,回归就是处理两个与两个以上变量之间互相依赖的定量关系的一种统计方法和技术。简单来说,就是通过一定概率分布描述变量之间的函数关系。就好像,父亲身高较高的孩子,身高一般都不会低一样。两者有时候会进行一定的关联。但是却没有严格的划分。但是,回归并没有这么简单。假设上面说的那样,那么高的人越来越高,矮的人
目录一、什么是回归(Regression)二、什么是线性回归(Linear Regression)三、什么是单变量线性回归(Unary Linear Regression)四、什么是多元线性回归(Multiple Linear Regression)五、什么是逻辑回归(Logistic Regression)六、什么是多项式回归(Polynomial Regression)七、常见概念欧几里得距离
本文记录了GEE中的线性回归函数,并分别以影像集合、多个波段之间的相关性、多个列表数据的相关性为例。 文章目录一,针对影像集合(ImageCollection)的线性回归方法1:ee.Reducer.linearFit()方法2:ee.Reducer.linearRegression()二,针对影像(Image)的线性回归方法1:linearFit()方法2:linearRegression()三
demo:传送门引言前面几篇博客,我们主要分享了一些分类算法。这一篇文章,我们将首次介绍回归算法即对连续性的数据做出预测。回归一词的来历由来已久。“回归”是由英
原创 精选 10月前
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线性回归回归是一种极易理解的模型,就相当于y=f(x),表明自变量 x 和因变量 y 的关系。最常见问题有如 医生治病时的望、闻、问、切之后判定病人是否生了什么病,其中的望闻问切就是获得自变量x,即特征数据,判断是否生病就相当于获取因变量y,即预测分类。最简单的回归线性回归,如图1.a所示,X为数据点——肿瘤的大小,Y为观测值——是否是恶性肿瘤。通过构建线性回归模型,如 hθ (x)
线性回归是什么线性回归主要用来解决回归问题,也就是预测连续值的问题。而能满足这样要求的数学模型被称为“回归模型”。最简单的线性回归模型是我们所熟知的一次函数(即 y=kx+b),这种线性函数描述了两个变量之间的关系,其函数图像是一条连续的直线。如下图蓝色直线:图1:线性连续函数还有另外一种回归模型,也就是非线性模型(nonlinear model),它指因变量与自变量之间的关系不能表示为线性对应关
据,然后挑选出最好的线性函数。需要注意两点:A.因为是线性回归,所以学习到的函数为线性函数,即
导读:这篇笔记主要介绍线性回归算法,对在第一篇笔记中介绍过的线性回归算法进行实现。kNN算法主要解决的是分类问题,并且它的结果不具备良好的解释性。线性回归算法主要解决回归问题,它的结果具有良好的可解释性,和kNN算法的介绍过程一样,线性回归算法也蕴含了机器学习中很多重要的思想,并且它是许多强大的非线性模型的基础。作者 | 计缘线性回归算法的评测标准在讲kNN算法时,我们分类问题的评测标准是基于将样
该文已经收录到专题机器学习进阶之路当中,欢迎大家关注。1. 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。2. 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.
今天使用pytorch 来实现一元线性回归和多元线性回归,先来学习一下pytorch 如何实现线性回归。一元线性回归代码如下:import torch import pandas as pd df = pd.read_csv('archive/train.csv') x_data = torch.Tensor([df['x']]) y_data = torch.Tensor([df['y']]
文章目录一、下载安装Excel二、使用Excel做线性回归三、验证回归方程的精度四、参考资料 一、下载安装Excel一般购买的电脑都已经安装好了Microsoft Office,就不需要进行下载安装这一过程。 二、使用Excel做线性回归1.数据分析的工具如果选择数据
总目录:SPSS学习整理 SPSS实现线性回归目的适用情景数据处理SPSS操作SPSS输出结果分析知识点 目的确定多种变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。适用情景数据处理SPSS操作分析——回归——线性SPSS输出结果分析 逐步引入了四个变量,建立了四个模型 每次引入新的变量后,下一个模型的R²都大于上一个模型,说明引入新的变量后都优于之前的模型,所以模型4的效果最好。 四个模型显著性均小
目录一、Excel简单线性回归分析1.打开Excel应用(2016):2.点击数据分析选择回归:3.输入回归数值(X-Y):4.父子身高::5.母子身高:6.习语“母高高一窝,父高高一个”:二、Anscombe四重奏数据集分析a.安斯科姆四重奏:b.数据示例:c.数据分析:三、Python安装1.打开官网下载安装包:2.选择最新版本:(3.9.2,win7及更早版本无法使用):3.点击insta
Python数模笔记-Sklearn(4)线性回归1、什么是线性回归?  回归分析(Regression analysis)是一种统计分析方法,研究自变量和因变量之间的定量关系。回归分析不仅包括建立数学模型并估计模型参数,检验数学模型的可信度,也包括利用建立的模型和估计的模型参数进行预测或控制。按照输入输出变量关系的类型,回归分析可以分为线性回归和非线性回归。  线性回归(Linear regre
线性回归 主要内容包括: 1. 线性回归的基本要素 2. 线性回归模型从零开始的实现 3. 线性回归模型使用pytorch的简洁实现 线性回归的基本要素 模型 为了简单起见,这里我们假设价格只取决于房屋状况的两个因素,即面积(平方米)和房龄(年)。接下来我们希望探索价格与这两个因素的具体关系。线性
原创 2021-08-06 09:44:23
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线性回归是一种通过属性的线性组合来进行测试的线性模型,其目的是找到一条直线或者一个平面或更高维的超平面,使得预测值和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 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
转载 2019-09-17 20:15:00
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1.标准回归 1 from numpy import * 2 import matplotlib.pyplot as plt 3 4 #标准回归函数和数据导入函数 5 def loadDataSet(filename): 6 # f = open(filename) 7 # dataSet = []
转载 2018-04-27 10:28:00
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一元线性回归手工写法import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom mat
原创 2022-11-10 14:26:26
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线性回归数据机器学习三要素:数据、算法与模型根据数据 ,选择算法,生成模型所以在进行机器学习建模过程中,首先最重要的就是对数据进行分析,进而选择什么模型。从上表的数据,我们显然可以发现x,y成某种一元线性关系(即成一条直线的关系)既然我们认为 x 和 y 满足线性相关关系,那么线性函数: y = a + bx,就是我们的模型函数。其中 y 也可以用 f(x) 来表示。我们要做...
原创 2021-08-02 15:33:20
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