多元线性回归 多元线性回归模型 实际中有很多问题是一个因变量与多个自变量成线性相关,我们可以用一个多元线性回归方程来表示。 为了方便计算,我们将上式写成矩阵形式: Y = XW 假设自变量维度为N W为自变量的系数,下标0 - N X为自变量向量或矩阵,X维度为N ...
在之前的文章当中,我们介绍过了简单的朴素贝叶斯分类模型,介绍过最小二乘法,所以这期文章我们顺水推舟,来讲讲线性回归模型。 线性回归的本质其实是一种统计学当中的回归分析方法,考察的是自变量和因变量之间的线性关联。后来也许是建模的过程和模型训练的方式和机器学习的理念比较接近,所以近年来,这个模型被归入到了机器学习的领域当中。然而,不管它属于哪个领域,整个模型的思想并没有发生变化。我们只要有所了解即可。 ...
2020-02-05 09:05 0 756 推荐指数:
多元线性回归 多元线性回归模型 实际中有很多问题是一个因变量与多个自变量成线性相关,我们可以用一个多元线性回归方程来表示。 为了方便计算,我们将上式写成矩阵形式: Y = XW 假设自变量维度为N W为自变量的系数,下标0 - N X为自变量向量或矩阵,X维度为N ...
求导,导数等于0的点是最优点: 注意: 岭回归的推导与介绍,比较全面:ht ...
本文简单整理了以下内容: (一)线性回归 (二)二分类:二项Logistic回归 (三)多分类:Softmax回归 (四)广义线性模型 闲话:二项Logistic回归是我去年入门机器学习时学的第一个模型(忘记了为什么看完《统计学习方法》第一章之后直接就跳去了第六章 ...
之前看过一些有关机器学习的基础资料和视频,但很多知识点都记不太清了,现在专门开个专题,根据自己的理解将之前学过的进行回顾和整理,可能会引用一些例子和资料,资料主要来源于视频学习和《统计学习方法》一书,可能对于一些不清楚的问题会翻看一些博客等资料。 本节主要针对线性回归的原理以及梯度下降求解方法 ...
线性回归 参考西瓜书《机器学习》线性回归 给定训练集\(D={(\boldsymbol x_1, y_1), (\boldsymbol x_2, y_2), ..., (\boldsymbol x_i, y_i), ( \boldsymbol x_n, y_n ...
0.线性回归 做为机器学习入门的经典模型,线性回归是绝对值得大家深入的推导实践的,而在众多的模型中,也是相对的容易。线性回归模型主要是用于线性建模,假设样本的特征有n个,我们通常将截距项也添加到特征向量x中,即在x中添加一个全为1的列,这是,我们就能够将模型表示为如下的形式: 1.残差 ...
可以知道,KNN算法是一种非参数学习的算法,而多元线性回归算法是一种参数学习的算法,另外KNN算法没有 ...
【机器学习】算法原理详细推导与实现(一):线性回归 今天我们这里要讲第一个有监督学习算法,他可以用于一个回归任务,这个算法叫做 线性回归 房价预测 假设存在如下 m 组房价数据: 面积(m^2) 价格(万元) 82.35 ...