看机器学习的时候遇到的第一个算法就是线性回归，高数中很详细的说明了线性回归的原理和最小2乘法的计算过程，很显然不适合手动计算，好在各种语言都有现成的函数使用，让我们愉快的做个调包侠吧 简单线性回归 R越接近1表示拟合效果越好 >> x=[0,1,2,3,4,5,6,7] x = 0 1 2 3 4 5 6 7 ...

思路：在数据上选择一条直线y=Wx+b，在这条直线上附件随机生成一些数据点如下图，让TensorFlow建立回归模型，去学习什么样的W和b能更好去拟合这些数据点。 1）随机生成1000个数据点，围绕在y=0.1x+0.3 周围，设置W=0.1，b=0.3，届时看构建的模型是否能学习到w和b ...

1. 注意事项 　　一元线性回归模型对异常值比较敏感，应考虑在生成方程前对数据进行预处理。 　　对于回归分析的相关定义，请参考： 　　https://support.minitab.com/zh-cn/minitab/19/help-and-how-to ...

线性回归问题 original data (y = w*x + b +eps) loss rate final data (y' = w' *x + b' + eps ) 最终loss趋近9.17*10^-5, w趋近1.4768, b趋近0.0900 真实的w ...

1.调用函数regress(Y,X,alpha)，plpha是置信度，如果直接用regress(Y,X)则默认置信度为0.05，Y是一个 的列向量，X是一个 的矩阵，其中第一列是全1向量。 2.函数返回值及意义 b 回归系数，是一个一维向量，第一个是回归方程的常数b0 bint ...

1、生成高斯分布的随机数 导入numpy模块，通过numpy模块内的方法生成一组在方程 周围小幅波动的随机坐标。代码如下： 运行上述代码，输出图形如下： 2、采用TensorFlow来获取上述方程的系数 　　首先搭建基本的预估模型y = w ...

随机、mini-batch、batch（见最后解释） 在每个 epoch 送入单个数据点。这被称为随机梯度下降（stochastic gradient descent）。我们也可以在每个 epoch ...

1.matlab多元回归示例如下： 解决问题：油价预测 方法：多元线性回归 实现：matlab regress()函数 技巧：通过增加X1^2，X2^2，或者X1*X2等构造的特征项，可以提高回归模型的拟合准确度；但计算代价增大。 XXnum为原数据所有特征X ...