背景 学习 Linear Regression in Python Real Python，对线性回归理论上的理解做个回顾，文章是前天读完，今天凭着记忆和理解写一遍，再回温更正。 线性回归 Linear Regression 刚好今天听大妈讲机器学习，各种复杂高大上的算法，其背后都是在求 拟合 。 线性回归估计是最简单的拟合了。也是基础中的基础。 依然是从字面上先来试着拆解和组合： 首先，Regr ...
2020-01-08 22:55 0 3921 推荐指数：
背景 学习 Linear Regression in Python – Real Python，对 regression 一词比较疑惑. 这个 linear Regression 中的 Regression 是什么意思，字面上 Regression 是衰退的意思，线性衰退？相信理解了这个词 ...
线性回归, 最简单的机器学习算法, 当你看完这篇文章, 你就会发现, 线性回归是多么的简单. 首先, 什么是线性回归. 简单的说, 就是在坐标系中有很多点, 线性回归的目的就是找到一条线使得这些点都在这条直线上或者直线的周围, 这就是线性回归(Linear Regression). 是不是 ...
线性回归的基本含义 在统计学中，线性回归(Linear Regression)是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个 自变量和 因变量之间关系进行建模的一种 回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。只有一个自变量的情况称为简单回归,大于一个自变量 ...
背景 学习 Linear Regression in Python – Real Python，前面几篇文章分别讲了“regression怎么理解“，”线性回归怎么理解“，现在该是实现的时候了。 线性回归的 Python 实现：基本思路 导入 Python 包: 有哪些包推荐 ...
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 e ...
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 ...
线性回归模型（Linear Regression）及Python实现 http://www.cnblogs.com/sumai 1.模型 对于一份数据，它有两个变量，分别是Petal.Width和Sepal.Length，画出它们的散点图。我们希望可以构建一个函数去预测 ...
