有通用性 回归算法就是在不断的自身迭代的减少误差来使得回归算法的预测结果可以越发的逼近真实结果 线性 ...
. . 线性回归算法基础入门 Linear Regression 线性回归算法是一种非常典型的解决回归问题的监督学习算法,它具有以下几个特点: 典型的回归算法,可以解决实际中的回归问题 思想简单,容易实现 是许多强大的非线性算法模型的基础 结果具有很好的可解释性 蕴含机器学习中的很多重要思想。 线性回归问题与分类问题的区别在于其标记结果的连续性和离散性,另外在数据点的图像分布上,分类问题的坐标轴 ...
2019-08-04 19:28 0 1130 推荐指数:
有通用性 回归算法就是在不断的自身迭代的减少误差来使得回归算法的预测结果可以越发的逼近真实结果 线性 ...
线性回归 回归问题的目标值是连续性的值,而分类问题的目标值是离散型的值。 回归处理的问题为预测: 预测房价 销售额的预测 设定贷款额度 总结:上述案例中,可以根据事物的相关特征预测出对应的结果值 线性回归在生活中的映射(现实生活中就有线性 ...
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 ...
实验环境:Python 3.6 编辑器:Jupyter Notebook 6.0.1 实验要求:可以调用numpy、pandas基础拓展程序包,不可以调用sklearn机器学 ——————————————————我是分割线喵 ...
回归模型是机器学习中很重要的一类模型,不同于常见的分类模型,回归模型的性能评价指标跟分类模型也相差很大,这里简单基于工作中的一点实践来记录一下基于sklearn库计算回归模型中常用的四大评价指标主要包括:explained_variance_score ...
大体上是Ng课week2的编程作业总结,作业中给出了实现非常好(主要是正常人都能看得懂。。)的linear regression比较完整的代码。 因为是在MATLAB/Octave环境下编程,要面对的最大的一个问题同时也是这类数学语言最大的优点就是将数据的处理全都转换成矩阵形式,即Ng ...
什么是线性回归(Linear Regression) 我们在初中可能就接触过,y=ax,x为自变量,y为因变量,a为系数也是斜率。如果我们知道了a系数,那么给我一个x,我就能得到一个y,由此可以很好地为未知的x值预测相应的y值。在只有一个变量的情况下,线性回归可以用方程:y = ax+b 表示 ...
一、线性回归问题 1、线性回归问题介绍 (1)示例介绍 数据:工资和年龄(2个特征) 目标:预测银行会贷款多少钱(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?(参数) 通过图表可以看出随着工资和年龄的增长,贷款额度也随之增长 ...