从统计学的角度来看,机器学习大多的方法是统计学中分类与回归的方法向工程领域的推广。 “回归”(Regression)一词的滥觞是英国科学家Francis Galton(1822-1911)在1886年的论文[1]研究孩子身高与父母身高之间的关系。观察1087对夫妇后,得出成年儿子身高 ...
目录 . 线性模型 . 线性回归 . 一元线性回归 . 一元线性回归的Python实现 . 使用 stikit learn . . 导入必要模块 . . 使用 Pandas 加载数据 . . 快速查看数据 . . 使用 stlearn 创建模型 . . 模型评估 . 手动实现 . . 计算 w 和 b . . 功能封装 . 线性模型 给定 d 个属性描述的示例 boldsymbol x x x ...
2020-03-31 15:56 0 6896 推荐指数:
从统计学的角度来看,机器学习大多的方法是统计学中分类与回归的方法向工程领域的推广。 “回归”(Regression)一词的滥觞是英国科学家Francis Galton(1822-1911)在1886年的论文[1]研究孩子身高与父母身高之间的关系。观察1087对夫妇后,得出成年儿子身高 ...
概要 线性回归是逻辑回归的基础,逻辑回归又是神经网络的组成部分,用于解决2分类问题 线性回归是所有算法的基础 线性关系 与 非线性关系 概念: 线性关系是指变量之间的关系是一次函数,一个自变量x和因变量y的关系表示为一条直线,两个自变量和因变量y的关系表示为一个平面 非线性 ...
Step1 Plotting the Data 在处理数据之前,我们通常要了解数据,对于这次的数据集合,我们可以通过离散的点来描绘它,在一个2D的平面里把它画出来。 ...
初步介绍 监督式学习: 给定数据集并且知道其正确的输出应该是怎么样的,即有反馈(feedback),分为 回归 (Regressioin): map输入到连续的输出值。 分类 (Classification):map输出到离散的输出值。 非监督式学习: 给定数据集,并不知道 ...
总结 线性回归 线性回归原理:每个特征需要有一个权重系数,这个权重系数明确后,就可以通过计算预测最终结果,权重越大这个特征就越重要 权重系数的个数一定是和特征维度保持一致。 线性回归模型是否要带截距:如果带截距能够很好拟合就带上,这样的线性回归模型更具 ...
一、引入相关库 二、一元回归范例 三、利用sklearn建立一元回归 ## 波士顿房屋价格,SGDRegressor 输出结果: [ 0.65592082 ...
2019/3/25 一元线性回归——梯度下降/最小二乘法又名:一两位小数点的悲剧 感觉这个才是真正的重头戏,毕竟前两者都是更倾向于直接使用公式,而不是让计算机一步步去接近真相,而这个梯度下降就不一样了,计算机虽然还是跟从现有语句/公式,但是在不断尝试中一步步接近目的地。 简单来说,梯度下降的目的 ...
python实现normal equation进行一元、多元线性回归 一元线性回归 数据 代码 结果 注意这里我踩了一个小小的坑,就是用SGDRegressor的时候,总是和预期结果相差一个截距,通过修改g从g=xg2+g1到g=xg2+g1+intercept,加上截距就好 ...