原文：线性回归曲线和过拟合判断
结果： w : . b: . 结果 ： Training set score: . Test set score: . 可以看出出现了过拟合，这是因为波士顿房价的各个特征的差距非常大，不适合使用最小二乘法，需要使用 正则化 来做显式约束，使用岭回归避免过拟合。 Ridge岭回归用到L 正则化。 Lasso回归用到L 正则，还可以使用ElasticNet弹性网络回归。 ...
2019-10-15 11:30 0 320 推荐指数：
相关推荐
R实现多元线性回归，主要利用的就是lm()函数 熟悉其他统计回归量的函数，对做回归分析也是很有帮助的。 anova(m)： ANOVA表 coefficients(m)： 模型的系数 coef(m)： 跟coefficients(m)一样 ...
1 polyfit()是一个最基本的最小二乘多项式拟合函数,参数deg必须写,用于指定是拟合几次曲线,输出的k[0]是最高次的系数 要呈现polyfit()的曲线时,要用polyval()函数,二者常结合使用. 参考:https://www.cnblogs.com ...
MATLAB实例：非线性曲线拟合 作者：凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 用最小二乘法拟合非线性曲线，给出两种方法：(1)指定非线性函数，(2)用傅里叶函数拟合曲线 1. MATLAB程序 clear clc xdata ...
%matlab 非线性曲线拟合， nlinfit & lsqcurvefit & lsqnonlin；%x0 初始向量%p 表达式参数变量xdata = [0.25 0.5 0.75 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 ...
https://blog.csdn.net/qq_31852975/article/details/72354578 多项式拟合与线性回归 多项式拟合 设M次多项式为 fM(x,w)=w0+w1+w2x2+...+wMxM=∑j=0Mwjxj">fM(x,w ...
研究方向是数据驱动的产品剩余寿命预测，看了不少论文，搞了几个月也没做出成果。打算从最简单的线性回归拟合开始。话不多说，直接开始。 1.数据 用的西交轴承库数据35Hz12kN工况的bearing1-1，网上能找到数据库。采样频率是25.6KHZ,一分钟内只采集1.28秒也就是一分钟内采集 ...
原文连接：http://tecdat.cn/?p=6267 我最近一直在教授建模课程，并一直在阅读和思考适合度的概念。 R方由协变量X解释的结果Y的变化比例通常被描述为拟合优度的度量。这当然看起来非常合理，因为R平方测量观察到的Y值与模型的预测（拟合）值的接近程度。 然而，要记住 ...