在《机器学习---最小二乘线性回归模型的5个基本假设（Machine Learning Least Squares Linear Regression Assumptions）》一文中阐述了最小二乘线性回归的5个基本假设以及违反这些假设条件会产生的后果。那么，我们怎么检测出是否有违反假设的情况出现 ...

线性回归是机器学习中最基础的算法，掌握了线性回归算法，有利于以后更容易地理解其它复杂的算法。 线性回归看似简单，但是其中包含了线性代数，微积分，概率等诸多方面的知识。让我们先从最简单的形式开始。 一元线性回归（Simple Linear Regression）： 假设只有一个 ...

下面是对Andrew Ng的CS229机器学习课程讲义note1做的一部分笔记，按照自己的理解，对note1进行部分翻译，英文水平和知识水平不够，很多认识都不够深刻或者正确，请大家不吝赐教！ 一、基本知识 　　作为“input”variables（在这个例子中是living area），也叫做 ...

一、不包含分类型变量 from numpy import genfromtxtimport numpy as npfrom sklearn import datasets,linear_modelpath=r'D:\daacheng\Python\PythonCode ...

1. 模型表达（Model Representation） 我们的第一个学习算法是线性回归算法，让我们通过一个例子来开始。这个例子用来预测住房价格，我们使用一个数据集，该数据集包含俄勒冈州波特兰市的住房价格。在这里，我要根据不同房屋尺寸所售出的价格，画出我的数据集： 我们来看这个数 ...

逻辑回归（Logistic Regression）是一种经典的线性分类算法。逻辑回归虽然叫回归，但是其模型是用来分类的。 让我们先从最简单的二分类问题开始。给定特征向量x=([x1,x2,...,xn])T以及每个特征的权重w=([w1,w2,...,wn])T，阈值为b，目标y是两个分类 ...

前言 本系列为机器学习算法的总结和归纳，目的为了清晰阐述算法原理，同时附带上手代码实例，便于理解。 目录 　　 k近邻（KNN） 　　 决策树 　　 线性回归 　　 逻辑斯蒂回归 　　 朴素贝叶斯 　　 支持向量机（SVM ...

# 注：使用线性回归算法的前提是，假设数据存在线性关系，如果最后求得的准确度R < 0，则说明很可能数据间不存在任何线性关系（也可能是算法中间出现错误），此时就要检查算法或者考虑使用其它算法； 一、功能与特点 　1）解决回归问题 　2）思想简单，实现容易 　　　# 因为算法运用 ...