线性回归是分析一个变量与另外一个或多个变量（自变量）之间，关系强度的方法。 线性回归的标志，如名称所暗示的那样，即自变量与结果变量之间的关系是线性的，也就是说变量关系可以连城一条直线。 模型评估：量化预测的质量 https://scikit-learn.org/stable ...

一、线性回归（Linear Regression）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，运用十分广泛。其表达形式为y = w'x +e，e为误差服从均值为0的正态分布。线性回归是经济学的主要实证工具。例如，它是用来预测消费支出 ...

score(self, X, y, sample_weight=None) 作用：返回该次预测的系数R2 其中R2 =（1-u/v）。u=((y_true - y_pred) ** 2).sum() v=((y_true - y_true.mean ...

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 ...

三、线性回归 5、线性回归训练流程 　　线性回归模型训练流程如下： 6、线性回归的正规方程解 　　对线性回归模型，假设训练集中 m个训练样本，每个训练样本中有 n个特征，可以使用矩阵的表示方法，预测函数可以写为： 　　　　　　Y ...

　　成本函数（cost function）也叫损失函数（loss function），用来定义模型与观测值的误差。模型预测的价格与训练集数据的差异称为残差（residuals）或训练误差（test errors）。 　　我们可以通过残差之和最小化实现最佳拟合，也就是说模型预测的值与训练集的数据 ...

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 ...

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 ...