python代码实现回归分析--线性回归 Aming 科技 ...
一.算法简介 线性回归 Linear Regression 是利用称为线性回归方程的最小平方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。只有一个自变量的情况称为一元线性回归,大于一个自变量情况的叫做多元线性回归。对于一元线性回归,其线性方程为:h x a x b。对于多元线性方程,在上述方程中增加一个自变量,得到其线性方程为: ...
2018-03-08 17:27 0 1464 推荐指数:
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欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎。 概要 本文简要描述线性回归算法在Spark MLLib中的具体实现,涉及线性回归算法本身及线性回归并行处理的理论基础,然后对代码实现部分进行走读。 线性回归模型 机器学习算法是的主要目的是找到最能够对数据做出合理解释的模型,这个模型是假设函数,一步步 ...
构建Maven项目,托管jar包 数据格式 //0.fp_nid,1.nsr_id,2.gf_id,2.hydm,3.djzclx_dm,4.kydjrq,5.xgrq,6.je,7.se,8.j ...
一、线性回归实验目标 算法推导过程中已经给出了求解方法,基于最小乘法直接求解,但这并不是机器学习的思想,由此引入了梯度下降方法。 实验主要内容: (1)线性回归方程实现 (2)梯度下降效果 (3)对比不同梯度下降测量 (4)建模曲线分析 (5)过拟合与欠 ...
1、对于多元线性回归算法,它对于数据集具有较好的可解释性,我们可以对比不过特征参数的输出系数的大小来判断它对数据的影响权重,进而对其中隐含的参数进行扩展和收集,提高整体训练数据的准确性。 2、多元回归算法的数学原理及其底层程序编写如下: 根据以上的数学原理 ...
线性回归算法,是利用数理统计中回归分析,来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。 1. 梯度下降法 线性回归可以使用最小二乘法,但是速度比较慢,因此一般使用梯度下降法(Gradient Descent),梯度下降法又分为批量梯度下降法(Batch Gradient ...
结果: ...
线性回归Python底层实现一、实现目标 1.了解最优线性回归模型参数的解析解的求解过程 2.帮助大家加深线性回归模型的基本求解原理 3.掌握通过一个简单的工具包调用过程帮助大家掌握快速实现线性回归模型的方法。 二、案例内容介绍 线性回归是极其学习中最 ...