线性回归 Linear Regression
一、主要思想 在 L2-norm 的误差意义下寻找对所有观测目标值 Y 拟合得最好的函数 f(X) = WTX 。 其中 yi 是 scalar，xi 和 W 都是 P 维向量（比实际的 xi 多 ...
原文：线性回归 Linear Regression
成本函数 cost function 也叫损失函数 loss function ，用来定义模型与观测值的误差。模型预测的价格与训练集数据的差异称为残差 residuals 或训练误差 test errors 。 我们可以通过残差之和最小化实现最佳拟合，也就是说模型预测的值与训练集的数据最接近就是最佳拟合。对模型的拟合度进行评估的函数称为残差平方和 residual sum of squares ...
2016-06-14 10:29 0 6156 推荐指数：
相关推荐
线性回归（Linear Regression）
1. 前言 线性回归形式简单、易于建模，但却蕴涵着机器学习中一些重要的基本思想。许多功能更为强大的非线性模型(nonlinear model)可在线性模型的基础上通过引入层级结构或高维映射而得。此外，由于线性回归的解\(\theta\)直观表达了各属性在预测中的重要性，因此线性回归有很好的可解释 ...
Python 线性回归（Linear Regression) - 到底什么是 regression？
背景 学习 Linear Regression in Python – Real Python，对 regression 一词比较疑惑. 这个 linear Regression 中的 Regression 是什么意思，字面上 Regression 是衰退的意思，线性衰退？相信理解了这个词 ...
Matlab实现线性回归和逻辑回归: Linear Regression & Logistic Regression
原文：http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7732417 本文为Maching Learning 栏目补充内容，为上几章中所提到 单参数线性回归、 多参数线性回归和 逻辑回归的总结版。旨在帮助大家更好地理解回归 ...
Python - 线性回归（Linear Regression) 的 Python 实现
背景 学习 Linear Regression in Python – Real Python，前面几篇文章分别讲了“regression怎么理解“，”线性回归怎么理解“，现在该是实现的时候了。 线性回归的 Python 实现：基本思路 导入 Python 包: 有哪些包推荐 ...
通俗理解线性回归(Linear Regression)
线性回归, 最简单的机器学习算法, 当你看完这篇文章, 你就会发现, 线性回归是多么的简单. 首先, 什么是线性回归. 简单的说, 就是在坐标系中有很多点, 线性回归的目的就是找到一条线使得这些点都在这条直线上或者直线的周围, 这就是线性回归(Linear Regression). 是不是 ...
Python 线性回归（Linear Regression) 基本理解
背景 学习 Linear Regression in Python – Real Python，对线性回归理论上的理解做个回顾，文章是前天读完，今天凭着记忆和理解写一遍，再回温更正。 线性回归(Linear Regression) 刚好今天听大妈讲机器学习，各种复杂高大上的算法，其背后都是 ...
Linear Regression(线性回归)（一）—LMS algorithm
（整理自AndrewNG的课件，转载请注明。整理者：华科小涛@http://www.cnblogs.com/hust-ghtao/） 1.问题的引出 先从一个简单的例子说起吧，房地产公司有 ...