线性回归是最典型的回归问题，其目标值与所有的特征之间存在线性关系。线性回归于逻辑回归类似，不同的是，逻辑回归在线性回归的基础上加了逻辑函数，从而将线性回归的值从实数域映射到了 ，通过设定阀值，便实现了回归的 分类，即二分类。 线性回归函数 Y XW ，其中Y是 n维向量，X是n m矩阵，W是m 的系数矩阵。线性回归采用平方损失函数，至于为什么采用平方损失函数，是因为平方损失函数采用的是最小二乘法 ...
2018-03-04 09:12 0 3988 推荐指数：
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 ...
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 ...
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 ...
线性回归模型（Linear Regression）及Python实现 http://www.cnblogs.com/sumai 1.模型 对于一份数据，它有两个变量，分别是Petal.Width和Sepal.Length，画出它们的散点图。我们希望可以构建一个函数去预测 ...
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 e ...
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 ...
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 ...
本文介绍如何使用python实现多变量线性回归，文章参考NG的视频和黄海广博士的笔记 现在对房价模型增加更多的特征，例如房间数楼层等，构成一个含有多个变量的模型，模型中的特征为（ x1,x2,...,xn） 表示为： 引入 x0=1，则公式转化为： 1、加载训练 ...
