一、不包含分类型变量 from numpy import genfromtxtimport numpy as npfrom sklearn import datasets,linear_modelpath=r'D:\daacheng\Python\PythonCode ...
Linear Regreesion 在现实生活中普遍存在着变量之间的关系,有确定的和非确定的。确定关系指的是变量之间可以使用函数关系式表示,还有一种是属于非确定的 相关 ,比如人的身高和体重,一样的身高体重是不一样的。 线性回归: : 函数模型 Model : 假设有训练数据 那么为了方便我们写成矩阵的形式 : 损失函数 cost : 现在我们需要根据给定的X求解W的值,这里采用最小二乘法。 a. ...
2014-08-21 21:48 0 81024 推荐指数:
一、不包含分类型变量 from numpy import genfromtxtimport numpy as npfrom sklearn import datasets,linear_modelpath=r'D:\daacheng\Python\PythonCode ...
1. 模型表达(Model Representation) 我们的第一个学习算法是线性回归算法,让我们通过一个例子来开始。这个例子用来预测住房价格,我们使用一个数据集,该数据集包含俄勒冈州波特兰市的住房价格。在这里,我要根据不同房屋尺寸所售出的价格,画出我的数据集: 我们来看这个数 ...
前言 本系列为机器学习算法的总结和归纳,目的为了清晰阐述算法原理,同时附带上手代码实例,便于理解。 目录 k近邻(KNN) 决策树 线性回归 逻辑斯蒂回归 朴素贝叶斯 支持向量机(SVM ...
# 注:使用线性回归算法的前提是,假设数据存在线性关系,如果最后求得的准确度R < 0,则说明很可能数据间不存在任何线性关系(也可能是算法中间出现错误),此时就要检查算法或者考虑使用其它算法; 一、功能与特点 1)解决回归问题 2)思想简单,实现容易 # 因为算法运用 ...
1. The Problem of Overfitting 1 还是来看预测房价的这个例子,我们先对该数据做线性回归,也就是左边第一张图。 如果这么做,我们可以获得拟合数据的这样一条直线,但是,实际上这并不是一个很好的模型。我们看看这些数据,很明显,随着房子面积增大,住房价格的变化 ...
线性回归是机器学习中最基础的算法,掌握了线性回归算法,有利于以后更容易地理解其它复杂的算法。 线性回归看似简单,但是其中包含了线性代数,微积分,概率等诸多方面的知识。让我们先从最简单的形式开始。 一元线性回归(Simple Linear Regression): 假设只有一个 ...
在之前的文章《机器学习---线性回归(Machine Learning Linear Regression)》中说到,使用最小二乘回归模型需要满足一些假设条件。但是这些假设条件却往往是人们容易忽略的地方。如果不考虑模型的适用情况,就只会得到错误的模型。下面来看一下,使用最小二乘回归模型需要满足 ...
1. 模型表达(Model Representation) 我们的第一个学习算法是线性回归算法,让我们通过一个例子来开始。这个例子用来预测住房价格,我们使用一个数据集,该数据集包含俄勒冈州波特兰市的住房价格。在这里,我要根据不同房屋尺寸所售出的价格,画出我的数据集: 我们来看这个数 ...