在 机器学习 最小二乘线性回归模型的 个基本假设 Machine Learning Least Squares Linear Regression Assumptions 一文中阐述了最小二乘线性回归的 个基本假设以及违反这些假设条件会产生的后果。那么，我们怎么检测出是否有违反假设的情况出现以及如何解决出现的问题呢 注：内生性的问题比较复杂，这里暂时略过。 非线性的检测 ，残差图 residual ...
2020-02-16 18:21 0 758 推荐指数：
在之前的文章《机器学习---线性回归（Machine Learning Linear Regression）》中说到，使用最小二乘回归模型需要满足一些假设条件。但是这些假设条件却往往是人们容易忽略的地方。如果不考虑模型的适用情况，就只会得到错误的模型。下面来看一下，使用最小二乘回归模型需要满足 ...
线性回归是机器学习中最基础的算法，掌握了线性回归算法，有利于以后更容易地理解其它复杂的算法。 线性回归看似简单，但是其中包含了线性代数，微积分，概率等诸多方面的知识。让我们先从最简单的形式开始。 一元线性回归（Simple Linear Regression）： 假设只有一个 ...
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 : 更重要的数据结构 matplotlib : 静态图形处理 海滨城市温度分析 ...
一：分类 （一）分类基础 在分类问题中，你要预测的变量y是离散的值，我们将学习一种叫做逻辑回归 (Logistic Regression) 的算法，这是目前最流行使用最广泛的一种学习算法。 在分类问题中，我们尝试预测的是结果是否属于某一个类（例如正确或错误）。分类问题的例子有：判断一封 ...
一、不包含分类型变量 from numpy import genfromtxtimport numpy as npfrom sklearn import datasets,linear_modelpath=r'D:\daacheng\Python\PythonCode ...
我们用训练集训练出一个初步的模型后，并不能直接使用该模型，而是要对该模型进行诊断，并不断对模型进行调整。 现以普林斯顿大学教授工资数据集为例，来说一下如何对模型进行诊断和对结果进行解读。数据集下载地址：http://data.princeton.edu/wws509/datasets ...
1. 模型表达（Model Representation） 我们的第一个学习算法是线性回归算法，让我们通过一个例子来开始。这个例子用来预测住房价格，我们使用一个数据集，该数据集包含俄勒冈州波特兰市的住房价格。在这里，我要根据不同房屋尺寸所售出的价格，画出我的数据集： 我们来看这个数 ...
逻辑回归（Logistic Regression）是一种经典的线性分类算法。逻辑回归虽然叫回归，但是其模型是用来分类的。 让我们先从最简单的二分类问题开始。给定特征向量x=([x1,x2,...,xn])T以及每个特征的权重w=([w1,w2,...,wn])T，阈值为b，目标y是两个分类 ...
