数据集: \[D=\lbrace (x_1,y_1),(x_2,y_2),...,(x_m,y_m)\rbrace \] 其中: \[x_i = (x_{i1};x_{i2};.. ...
在本次实验中我们将使用PaddlePaddle来搭建一个简单的线性回归模型,并利用这一模型预测你的储蓄 在某地区 可以购买多大面积的房子。并且在学习模型搭建的过程中,了解到机器学习的若干重要概念,掌握一个机器学习预测的基本流程。 线性回归的基本概念 线性回归是机器学习中最简单也是最重要的模型之一,其模型建立遵循此流程:获取数据 数据预处理 训练模型 应用模型。 回归模型可以理解为:存在一个点集, ...
2019-08-20 17:21 2 887 推荐指数:
数据集: \[D=\lbrace (x_1,y_1),(x_2,y_2),...,(x_m,y_m)\rbrace \] 其中: \[x_i = (x_{i1};x_{i2};.. ...
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: ...
代码来源:https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 首先定义一个基本的回归类,作为各种回归方法的基类: 说明:初始化时传入两个参数,一个是迭代次数,另一个是学习率。initialize_weights()用于初始化权重 ...
Lasso回归于岭回归非常相似,它们的差别在于使用了不同的正则化项。最终都实现了约束参数从而防止过拟合的效果。但是Lasso之所以重要,还有另一个原因是:Lasso能够将一些作用比较小的特征的参数训练为0,从而获得稀疏解。也就是说用这种方法,在训练模型的过程中实现了降维(特征筛选)的目的 ...
本文主要讲解在matlab中实现Linear Regression和Logistic Regression的代码,并不涉及公式推导。具体的计算公式和推导,相关的机器学习文章和视频一大堆,推荐看Andrew NG的公开课。 一、线性回归(Linear Regression) 方法一、利用公式 ...
python代码实现回归分析--线性回归 Aming 科技 ...
用梯度等于0的方式求得全局最优解: 上述方程与一般线性回归方程相比多了一项λI,其中I表示单位矩阵 ...
弹性网回归是lasso回归和岭回归的结合,其代价函数为: 若令,则 由此可知,弹性网的惩罚系数恰好为岭回归罚函数和Lasso罚函数的一个凸线性组合.当α=0时,弹性网回归即为岭回归;当 α=1时,弹性网回归即为Lasso回归.因此,弹性网回归兼有Lasso回归和岭回归的优点,既能达到 ...