简单线性回归
协方差：两个变量总体误差的期望。 简单的说就是度量Y和X之间关系的方向和强度。 X ：预测变量Y ：响应变量 Y和X的协方差：［来度量各个维度偏离其均值的程度］ 备注:［之所以除以n-1而不是除以n，是因为这样能使我们以较小的样本集更好的逼近总体的协方差，即统计上所谓 ...
原文：简单线性回归问题的优化（SGD）R语言
本编博客继续分享简单的机器学习的R语言实现。 今天是关于简单的线性回归方程问题的优化问题 常用方法，我们会考虑随机梯度递降，好处是，我们不需要遍历数据集中的所有元素，这样可以大幅度的减少运算量。 具体的算法参考下面： 首先我们先定义我们需要的参数的Notation 上述算法中，为了避免过拟合，我们采用了L 的正则化，在更新步骤中，我们会发现，这个正则项目，对参数更新的影响 下面是代码部分： Loa ...
2018-09-16 19:25 0 916 推荐指数：
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线性回归 前置知识 1. lm 函数 lm函数是用于创建线性模型的函数,此函数可以床架预测变量和相应变量之间的关系模型 线性回归的简单的小例子 上面的 Intercept 我初步断定其为那个 (w , b) 中的 b 参数 ， 而 x 下面的那个是系数 w 。 我们使用 ...
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一、介绍 线性回归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、相关性分析 相关性分析是对两个或多个具备相关性元素进行分析，从而衡量两个变量元素之间相关密切程度。 以双变量为例，变量x 和变量y存在 ...
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