python代码实现回归分析--线性回归 Aming 科技 ...
import numpy as np def computer error for give point w, b, points : 计算出 观测值与计算值 之间的误差, 并累加,最后返回 平均误差 loss for i in range len points : x points i, y points i, loss w x b y return loss float len points ...
2019-09-02 18:40 0 574 推荐指数:
python代码实现回归分析--线性回归 Aming 科技 ...
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 代价函数实现(cost function) function J = computeCost(X, y, theta) %COMPUTECOST Compute cost for linear regression % J = COMPUTECOST(X, y ...
github:代码实现之一元线性回归、代码实现之多元线性回归与多项式回归 本文算法均使用python3实现 1. 什么是线性回归 《机器学习》对线性回归的定义为: 给定数据集 $ D = \lbrace (x^{(1)}, y^{(1)}),(x^{(2)},y ...
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、多元回归算法的数学原理及其底层程序编写如下: 根据以上的数学原理 ...
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 ...
线性回归是机器学习的基础,用处非常广泛,在日常工作中有很大作用。 1.什么是线性回归 通过多次取点,找出符合函数的曲线,那么就可以完成一维线性回归。 2.数学表示 是截距值,为偏移量。 因为单纯计算多项式需要很大空间,所以就需要将式子变形,转化为矩阵乘积形式。 3. ...