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 ...
http: www.cnblogs.com wzm xu p .html 多元线性回归 Java简单实现 学习Andrew N.g的机器学习课程之后的简单实现. 课程地址:https: class.coursera.org ml 不大会编辑公式,所以略去具体的推导,有疑惑的同学去看看Andrew 的课程吧,顺带一句,Andrew的课程实在是很赞。 如果还有疑问,feel free to conta ...
2016-09-11 14:53 0 1739 推荐指数:
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 ...
首先表达一下自己对多元线性回归的理解: 方程: y为正确的结果。p0为常数项,e为误差,p1,p2,p3等是我们要通过sklearn训练数据集得出来的回归系数,x1,x2,x3等是我们训练集里的特征向量。 这次我用到的数据集是kaggle的入学几率预测数据集: 去kaggle搜索 ...
一、二元输入特征线性回归 测试数据为:ex1data2.txt Python代码如下: 二、多元线性回归,以三个特征输入为例 输入数据:testdata.txt。其中第一列是指输入的数据序列,不可读入 python ...
一、简单的多元线性回归: data.txt 回归代码: 简单的得到一个变换的公式 y=b(1)+b(2)*x1+b(3)*x2+b(3)*x3; 二、ridge regression岭回归 其实就是在回归前对数据进行预处理,去掉一些偏差 ...
In [1]: ...
利用TensorFlow实现多元线性回归,代码如下: 数据集下载:下载地址 ...