结果： ...

运行结果： ...

1、生成高斯分布的随机数 导入numpy模块，通过numpy模块内的方法生成一组在方程 周围小幅波动的随机坐标。代码如下： 运行上述代码，输出图形如下： 2、采用TensorFlow来获取上述方程的系数 　　首先搭建基本的预估模型y = w ...

随机、mini-batch、batch（见最后解释） 在每个 epoch 送入单个数据点。这被称为随机梯度下降（stochastic gradient descent）。我们也可以在每个 epoch ...

说明：此文的第一部分参考了这里 用python进行线性回归分析非常方便，有现成的库可以使用比如：numpy.linalog.lstsq例子、scipy.stats.linregress例子、pandas.ols例子等。 不过本文使用sklearn库 ...

一.什么是多元线性回归 在回归分析中，如果有两个或两个以上的自变量，就称为多元回归。事实上，一种现象常常是与多个因素相联系的，由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量，比只用一个自变量进行预测或估计更有效，更符合实际。因此多元线性回归比一元线性回归的实用意义更大。 二.多元线性回归 ...

回归是指利用样本（已知数据），产生拟合方程，从而对（未知数据）进行预测。 用途：预测、判别合理性。 困难：①选定变量（多元）；②避免多重共线性；③观察拟合方程，避免过度拟合；④检验模型的合理性。 因变量与自变量的关系：①相关关系（非确定性关系，比如物理与化学成绩相关性 ...

简单的线性回归算法举例 引子 小学的时候老师出过的一道题，方程 y = w0 + w1x ，已知两组数据，求解w0和w1 x = 1 ，y = 2 x = 2 ，y = 3 两点确定一条直线，此时可以准确求得w0 和 w1 但是如果给了3组数据，可不可以准确求得w0 和 w1 ...