原文:机器学习python实战----线性回归

一 纲要 线性回归的正规方程解法 局部加权线性回归 二 内容详述 线性回归的正规方程解法 线性回归是对连续型的数据进行预测。这里讨论的是线性回归的例子,对于非线性回归先不做讨论。这部分内容我们用的是正规方程的解法,理论内容在之前已经解释过了,正规方程为 XT X XT y。值得注意的是这里需要对XT X求逆矩阵,因此这个方程只有在逆矩阵存在的时候才适用,所以需要在代码中进行判断。 loaddata ...

2017-11-04 13:10 0 6056 推荐指数:

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Python机器学习算法:线性回归

作者|Vagif Aliyev 编译|VK 来源|Towards Data Science 线性回归可能是最常见的算法之一,线性回归机器学习实践者必须知道的。这通常是初学者第一次接触的机器学习算法,了解它的操作方式对于更好地理解它至关重要。 所以,简单地说,让我们来分解一下真正的问题 ...

Thu Nov 05 06:36:00 CST 2020 0 504
python机器学习(五)回归算法-线性回归

一、线性回归的概念 1.1、定义 线性回归通过一个或者多个自变量与因变量之间之间进行建模的回归分析。其中特点为一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。 优点:结果易于理解,计算不复杂。 缺点:对非线性的数据拟合不好 ...

Wed May 20 19:46:00 CST 2020 0 2301
机器学习线性回归

输出是一个连续的数值。 模型表示 对于一个目标值,它可能受到多个特征的加权影响。例如宝可梦精灵的进化的 cp 值,它不仅受到进化前的 cp 值的影响,还可能与宝可梦的 hp 值、类型、高度以及重量相关。因此,对于宝可梦进化后的 cp 值,我们可以用如下线性公式来表示: \[y=b+ ...

Wed Jun 05 22:25:00 CST 2019 0 825
机器学习线性回归

回归是统计学中最有力的工具之一。机器学习监督学习算法分为分类算法和回归算法两种,其实就是根据类别标签分布类型为离散型、连续性而定义的。回归算法用于连续型分布预测,针对的是数值型的样本,使用回归,可以在给定输入的时候预测出一个数值,这是对分类方法的提升,因为这样可以预测连续型数据而不仅仅是离散的类别 ...

Fri Dec 27 03:19:00 CST 2019 0 1323
09机器学习实战之多元线性回归

基本概念 1. 与简单线性回归区别(simple linear regression) 多个自变量(x) 2. 多元回归模型 y=β 0+β 1x 1+β 2x 2+ ... +β px p+ ...

Mon Apr 29 17:13:00 CST 2019 0 1011
机器学习实战笔记(Python实现)-08-线性回归

--------------------------------------------------------------------------------------- 本系列文章为《机器学习实战学习笔记,内容整理自书本,网络以及自己的理解,如有错误欢迎指正。 源码在Python ...

Fri Jan 06 23:09:00 CST 2017 1 1201
机器学习二(线性回归和Logistic回归

前言 由于本部分内容讲解资源较多,本文不做过多叙述,重点放在实际问题的应用上。 一、线性回归 线性回归中的线性指的是对于参数的线性的,对于样本的特征不一定是线性的。 线性模型(矩阵形式):y=XA+e 其中:A为参数向量,y为向量,X为矩阵,e为噪声向量。 对于线性模型 ...

Thu Mar 15 04:15:00 CST 2018 0 881
机器学习实战回归

转自:https://www.cnblogs.com/zy230530/p/6942458.html 一,引言     前面讲到的基本都是分类问题,分类问题的目标变量是标称型数据,或者离散型数据。而回归的目标变量为连续型,也即是回归对连续型变量做出预测,最直接的办法是依据输入写出一个目标值 ...

Fri Nov 09 18:33:00 CST 2018 0 729
 
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