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 ...

前情提要： 通俗得说线性回归算法（一）线性回归初步介绍 一.sklearn线性回归详解 1.1 线性回归参数 介绍完线性回归，那么我们来看看如何运用sklearn来调用线性回归模型，进行训练和预测。 1.2 线性回归例子 这个例子取自sklearn官网，先是生成一个二维的x向量 ...

一.从线性回归的故事说起 相信大家都听过著名的博物学家，达尔文的大名，而今天这个故事的主人公就是他的表弟高尔顿。 高尔顿是一名生理学家，在1995年的时候，他研究了1078堆父子的身高，发现他们大致满足一条公式，那就是 Y=0.8567+0.516*x 这条式子中的x指的是父亲 ...

HaHa，没错又是作业... 理解： 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。 这句话里的“相互依赖”划重点，“关系”划重点。 简单的一元线性回归，就是一集合因变量一集合自变量，二者关系在 给定范围 内可以 近似 用 一条直线 表示 ...

github：代码实现之一元线性回归、代码实现之多元线性回归与多项式回归 本文算法均使用python3实现 1. 什么是线性回归   《机器学习》对线性回归的定义为： 给定数据集 $ D = \lbrace (x^{(1)}, y^{(1)}),(x^{(2)},y ...

目录 损失函数 正规方程 梯度下降 sklearn线性回归正规方程、梯度下降API 回归性能评估 sklearn回归性能评估 欠拟合与过拟合 解决过拟合的方法 欠拟合 过拟合 ...

1.线性回归(Linear Regression) 1.1什么是线性回归 我们首先用弄清楚什么是线性，什么是非线性。 线性：两个变量之间的关系是一次函数关系的——图象是直线，叫做线性。 注意：题目的线性是指广义的线性，也就是数据与数据之间的关系。 非线性：两个变量之间的关系 ...

回归（Regression） ”回归到中等“ 房价预测： 回归分析（regression analysis）用来建立方程模拟两个或者多个变量之间如何关联 被预测的变量叫做：因变量（dependent variable），输出（output） 被用来进行 ...