线性回归预测算法
单变量的线性回归非常容易理解，就是生成一元一次方程： y=ax+b。x表示自变量，特征属性的值；y表示因变量，预测标签的值。 二维图像更直观：x是横坐标，y是纵坐标，a是斜率，b是与纵坐标的截距。 样本的坐标点有限，也不会都在一条直线上。如何拟合一条合理的直线，本文会详细解析 ...
原文：预测算法之多元线性回归
.概述 在机器学习里面，常见的预测算法有以下几种： 简易平均法：包括几何平均法 算数平均法及加权平均法 移动平均法：包括简单移动平均法和加权移动平均法 指数平滑法：包括一次指数平滑法和二次指数平滑法，以及三次指数平滑法 线性回归法：包括一元线性回归和二元线性回归。 本篇博客，笔者将为大家主要介绍多元线性回归的相关内容。 .内容 线性回归是基础且广泛使用的预测分析算法，它允许在数字输入和输出值之间 ...
2021-03-28 17:40 0 704 推荐指数：
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ML之多元线性回归
转自：http://www.cnblogs.com/zgw21cn/archive/2009/01/07/1361287.html 1、多元线性回归模型 假定被解释变量与多个解释变量之间具有线性关系，是解释变量的多元线性函数，称为多元线性回归模型。即 (1.1 ...
十大经典预测算法（一）----线性回归
回归问题就是拟合输入变量x与数值型的目标变量y之间的关系，而线性回归就是假定了x和y之间的线性关系，公式如下： 如下图所示，我们可以通过绘制绘制（x,y）的散点图的方式来查看x和y之间是否有线性关系，线性回归模型的目标是寻找一条穿过这些散点的直线，让所有的点离直线 ...
回归算法--多元线性回归
一.什么是多元线性回归 在回归分析中，如果有两个或两个以上的自变量，就称为多元回归。事实上，一种现象常常是与多个因素相联系的，由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量，比只用一个自变量进行预测或估计更有效，更符合实际。因此多元线性回归比一元线性回归的实用意义更大。 二.多元线性回归 ...
Tensorflow之多元线性回归问题（以波士顿房价预测为例）
一、根据波士顿房价信息进行预测，多元线性回归+特征数据归一化 二、根据波士顿房价信息进行预测，多元线性回归+特征数据归一化+可视化 三、根据波士顿房价信息进行预测，多元线性回归+特征数据归一化+可视化+TensorBoard可视化 ...
Python 实现多元线性回归预测
一、二元输入特征线性回归 测试数据为：ex1data2.txt Python代码如下： 二、多元线性回归，以三个特征输入为例 输入数据：testdata.txt。其中第一列是指输入的数据序列，不可读入 python ...
MATLAB实现多元线性回归预测
一、简单的多元线性回归： data.txt 回归代码： 简单的得到一个变换的公式 y=b(1)+b(2)*x1+b(3)*x2+b(3)*x3; 二、ridge regression岭回归 其实就是在回归前对数据进行预处理，去掉一些偏差 ...
多元线性回归模型检验和预测
一、概述 （F检验）显著性检验：检测自变量是否真正影响到因变量的波动。 （t检验）回归系数检验：单个自变量在模型中是否有效。 二、回归模型检验 检验回归模型的好坏常用的是F检验和t检验。F检验验证的是偏回归系数是否不全为0（或全为0），t检验验证的是单个自变量是否对因变量的影响是显著 ...