一.模型结构 线性回归算是回归任务中比较简单的一种模型，它的模型结构可以表示如下： f x w Tx 这里 x x T, T ， x in R n ，所以 w in R n ， w 即是模型需要学习的参数，下面造一些伪数据进行演示： 二.损失函数 利用等式 y x 我造了一些伪数据，并给 x 添加了一些噪声数据，线性回归的目标即在只有 x,y 的情况下，求解出最优解： w , T 可以通过MSE ...
2020-05-14 21:14 0 624 推荐指数：
一.过拟合 建模的目的是让模型学习到数据的一般性规律，但有时候可能会学过头，学到一些噪声数据的特性，虽然模型可以在训练集上取得好的表现，但在测试集上结果往往会变差，这时称模型陷入了过拟合，接下来造一些伪数据进行演示： 目前看起来效果还是可以的，但如果加入几个异常点，再看看效果 ...
1. 线性回归 什么是回归？ 从大量的函数结果和自变量反推回函数表达式的过程就是回归。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。 一元线性回归： 只包括一个自变量（）和一个因变量（），且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为 ...
LinearRegression（线性回归） 1.线性回归简介 线性回归定义： 百科中解释 我个人的理解就是：线性回归算法就是一个使用线性函数作为模型框架（$y = w*x + b$）、并通过优化算法对训练数据进行训练、最终得出最优（全局最优解或局部最优）参数的过程。 y ...
线性回归, 是回归分析中的一种, 其表示自变量与因变量之间存在线性关系. 回归分析是从数据出发, 考察变量之间的数量关系, 并通过一定的数学关系式将这种关系描述出来, 再通过关系式来估计某个变量的取值, 同时给出该估计的可靠程度. 下面我们从一元线性回归开始说起. 1. 一元线性回归 在回归 ...
目录 1 多元线性回归 2 多元线性回归的Python实现 2.1 手动实现 2.1.1 导入必要模块 2.1.2 加载数据 2.1.3 计算系数 2.1.4 预测 2.2 ...
目录 1. 线性模型 2. 线性回归 2.1 一元线性回归 3. 一元线性回归的Python实现 3.1 使用 stikit-learn 3.1.1 导入必要模块 3.1.2 使用 ...
题目太长啦！文档下载【传送门】 第1题 简述：设计一个5*5的单位矩阵。 运行结果： 第2题 简述：实现单变量线性回归。 运行结果： 第3题 简述：实现多元线性回归。 运行结果：【一个疑惑 ...
在学习机器学习的过程中，结合数学推导和手写实现，可以加深对相关算法的认识。本部分教程将基于python实现机器学习的常用算法，来加强对算法的理解以及coding能力，仅供学习交流使用，请勿随意转载。 本篇内容从最基础的线性回归模型开始，全文分为三个部分： 数学推导 python实现 ...
