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
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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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
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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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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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
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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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
线性回归是机器学习的基础，用处非常广泛，在日常工作中有很大作用。1.什么是线性回归通过多次取点，找出符合函数的曲线，那么就可以完成一维线性回归。2.数学表示是截距值，为偏移量。因为单纯计算多项式需要很大空间，所以就需要将式子变形，转化为矩阵乘积形式。3.最小二乘法模型首先定义一个函数L来表示损失函数（通过已有的X,Y数据来计算）4.梯度下降直接运算缺点：运算性能不足。所以选择梯度下降法。
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2023-07-03 17:00:28
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引言求解多个自变量和一个因变量之间的线性关系y＝a1x1+a2x2+a3x3＋b （y为因变量，x为自变量，a为权重，b为截距。）数据类型：1.读数据'''
y＝a1x1+a2x2+a3x3＋b （y为因变量，x为自变量，a为权重，b为截距。）
'''
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import matplotlib.pypl
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2023-09-18 21:07:46
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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：
线性回归主要用于处理回归问题，少数情况用于处理分类问题。 一元线性回归：y=a*x+b ,描述自变量和因变量都只有一个的情况，且自变量和因变量之间呈线性关系的回归模型。 python例子：import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
if __name__=='__main__':
x=np.array([1,2,4,6,9])
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2023-06-05 11:55:50
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多元线性回归1、多元线性回归方程和简单线性回归方程类似，不同的是由于因变量个数的增加，求取参数的个数也相应增加，推导和求取过程也不一样。、y=β0＋β１x1+β2x2+ ... +βpxp+ε对于b0、b1、…、bn的推导和求取过程，引用一个第三方库进行计算2、应用多元线性回归的几个限定条件（1）Linearity 线性（2）Homoscedasticity 同方差性（3）Multivariate
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2023-09-18 20:57:20
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前言：学习了吴恩达机器学习线性回归部分内容后，再结合很多优秀博客总结，搬运出来的干货。1、原理2、单变量线性回归数据准备：第一列当作人口Population，第二列当作收益Profite实现技术：梯度下降实现目标：（1）作原始数据散点图（2）作线性回归模型折线图（3）根据模型预测一些数据（4）作代价函数随迭代次数增加而变化的折线图；会发现代价函数慢慢趋向某个最小值，从而调整迭代次数（5）作代价函数
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2023-06-27 17:20:39
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目录1 线性回归概述2 求解方法2.1 普通最小二乘法（Ordinary Least Square，OLS）2.1.1 一元线性回归的最小二乘2.1.2 多元线性回归的最小二乘2.1.3 最小二乘法的局限2.2 梯度下降（Gradient Dec
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2023-08-04 21:58:22
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python线性回归
原创
精选
2022-10-22 08:00:55
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Python编程学习圈 2020-12-16一.理论基础1.回归公式 对于单元的线性回归，我们有：f(x) = kx + b 的方程(k代表权重，b代表截距）。 对于多元线性回归，我们有： 或者为了简化，干脆将b视为k0·x0,，其中k0为1，于是我们就有： ２.损失函数3.误差衡量MSE,RMSE,MAE越接近于0越好，R方越接近于1越好。MSE平均平方误差(mean squar
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2021-04-04 14:23:04
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Python 线性回归1 声明本文的数据来自网络，部分代码也有所参照，这里做了注释和延伸，旨在技术交
原创
2023-02-21 09:30:02
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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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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 -
