原文:线性回归算法原理推导

机器学习的有监督算法分为分类和回归两种。 回归:通过输入的数据,预测出一个值,如银行贷款,预测银行给你贷多少钱。 分类:通过输入的数据,得到类别。如,根据输入的数据,银行判断是否给你贷款。 一 线性回归 现在这里有一个例子 数据:工资和年龄 个特征 目标:预测银行会贷款给我多少钱 标签 考虑:工资和年龄都会影响最终银行贷款的结果那么它们各自有多大的影响呢 参数 工资 年龄 额度 输入为工资和年龄, ...

2019-07-03 22:08 0 410 推荐指数:

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【机器学习】算法原理详细推导与实现(一):线性回归

【机器学习】算法原理详细推导与实现(一):线性回归 今天我们这里要讲第一个有监督学习算法,他可以用于一个回归任务,这个算法叫做 线性回归 房价预测 假设存在如下 m 组房价数据: 面积(m^2) 价格(万元) 82.35 ...

Thu Jun 13 18:49:00 CST 2019 3 836
线性回归算法原理

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 ...

Thu May 07 17:46:00 CST 2020 0 568
线性回归推导

线性回归推导 什么是线性回归? 回归算法是一种有监督算法 回归算法是一种比较常用的机器学习算法,用于构建一个模型来做特征向量到标签的映射。,用来建立“解释”变量(自变量X)和观测值(因变量Y)之间的关系。在算法的学习过程中,试图寻找一个模型,最大程度拟合训练数据。 回归算法在使用时,接收 ...

Wed Jul 17 17:30:00 CST 2019 0 827
机器学习多元线性回归的数学原理推导

多元线性回归算法和正规方程解 ——燕江依/2019.08.05 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、对于KNN算法和多元线性回归算法对比 ...

Mon Aug 05 21:54:00 CST 2019 0 552
机器学习——线性回归原理推导过程,源码,评价

0.线性回归   做为机器学习入门的经典模型,线性回归是绝对值得大家深入的推导实践的,而在众多的模型中,也是相对的容易。线性回归模型主要是用于线性建模,假设样本的特征有n个,我们通常将截距项也添加到特征向量x中,即在x中添加一个全为1的列,这是,我们就能够将模型表示为如下的形式: 1.残差 ...

Sun Apr 28 00:20:00 CST 2019 0 490
线性回归算法原理(附java实现)

线性回归目标: 已知训练集(x1,y1)(x2,y2) ....(xm ,ym), 拟合回归为最优的线性函数。 线性回归原理: 使用最小二乘法,训练集与拟合后的线性标记函数欧式距离之和最小,则该标记函数为最优线性回归函数 ...

Tue Mar 19 22:55:00 CST 2019 0 2642
多元线性回归推导过程

多元线性回归推导过程 一、总结 一句话总结: I、多元线性回归就是:用多个x(变量或属性)与结果y的关系式 来描述一些散列点之间的共同特性. II、y= w0x0 + w1x1 + w2x2 + ... + wnxn (0到n都是下标哦) III、向量W= [w1,w2...wn ...

Tue Jul 28 11:50:00 CST 2020 0 596
 
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