我们用训练集训练出一个初步的模型后，并不能直接使用该模型，而是要对该模型进行诊断，并不断对模型进行调整。 现以普林斯顿大学教授工资数据集为例，来说一下如何对模型进行诊断和对结果进行解读。数据集下载地址：http://data.princeton.edu/wws509/datasets ...

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 ...

原创转载请注明出处：https://www.cnblogs.com/agilestyle/p/12690755.html 准备数据 建模训练 评价模型 使用随机梯度下降求解参数 Note： 梯度下降 ...

线性回归解决的问题 “线性回归” 试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数，以尽可能准确地预测实值输出标记，一般形式为 \[f(\boldsymbol{x})=\boldsymbol{ ...

　　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 errors）。 　　我们可以通过残差之和最小化实现最佳拟合，也就是说模型预测的值与训练集的数据 ...

转自：http://blog.csdn.net/dongtingzhizi/article/details/16884215 Linear Regression总结 作者：洞庭之子 微博：洞庭之子-Bing （2013年11月） 关于linear regression ...

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 多一维，添加一维 xi(0) = 1，用于将偏置 b 写入 W 中） 1. 定义模型：f(X ...

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 ...