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 wws datasets salary.dat。 数据集特征如下： sx Sex, female and male rk Rank, assista ...
2020-03-03 09:19 0 370 推荐指数：
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 ...
最接近就是最佳拟合。对模型的拟合度进行评估的函数称为残差平方和（residual sum of squa ...
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 ...
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 \[f(\boldsymbol{x})=\boldsymbol{w}^T\boldsymbol{x}+b \tag 1 \] 其中 \(\boldsymbol ...
，对线性回归可能印象深刻些。 Regression 到底是什么意思 搜了一番，原来是为了纪念生物统计学 ...
1.matplotlib 首先看一下这个静态图绘制模块 静态图形处理 数据分析三剑客 Numpy : 主要为了给pandas提供数据源 pandas : 更 ...
