大体上是Ng课week2的编程作业总结,作业中给出了实现非常好(主要是正常人都能看得懂。。)的linear regression比较完整的代码。 因为是在MATLAB/Octave环境下编程,要面对的最大的一个问题同时也是这类数学语言最大的优点就是将数据的处理全都转换成矩阵形式,即Ng ...
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 线性回归优缺点分析 一 线性回归的数学推导 在统计学中,线性回归 Linear Regression 是利用称为线性 ...
2021-03-28 17:22 0 238 推荐指数:
大体上是Ng课week2的编程作业总结,作业中给出了实现非常好(主要是正常人都能看得懂。。)的linear regression比较完整的代码。 因为是在MATLAB/Octave环境下编程,要面对的最大的一个问题同时也是这类数学语言最大的优点就是将数据的处理全都转换成矩阵形式,即Ng ...
作者|Vagif Aliyev 编译|VK 来源|Towards Data Science 线性回归可能是最常见的算法之一,线性回归是机器学习实践者必须知道的。这通常是初学者第一次接触的机器学习算法,了解它的操作方式对于更好地理解它至关重要。 所以,简单地说,让我们来分解一下真正的问题 ...
一、线性回归的概念 1.1、定义 线性回归通过一个或者多个自变量与因变量之间之间进行建模的回归分析。其中特点为一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。 优点:结果易于理解,计算不复杂。 缺点:对非线性的数据拟合不好 ...
(一)认识回归 回归是统计学中最有力的工具之中的一个。 机器学习监督学习算法分为分类算法和回归算法两种,事实上就是依据类别标签分布类型为离散型、连续性而定义的。 顾名思义。分类算法用于离散型分布预測,如前面讲过的KNN、决策树、朴素贝叶斯、adaboost、SVM、Logistic ...
【机器学习】算法原理详细推导与实现(一):线性回归 今天我们这里要讲第一个有监督学习算法,他可以用于一个回归任务,这个算法叫做 线性回归 房价预测 假设存在如下 m 组房价数据: 面积(m^2) 价格(万元) 82.35 ...
什么是线性回归(Linear Regression) 我们在初中可能就接触过,y=ax,x为自变量,y为因变量,a为系数也是斜率。如果我们知道了a系数,那么给我一个x,我就能得到一个y,由此可以很好地为未知的x值预测相应的y值。在只有一个变量的情况下,线性回归可以用方程:y = ax+b 表示 ...
线性回归(Linear Regression),亦称为直线回归,即用直线表示的回归,与曲线回归相对。若因变量Y对自变量X1、X2…、Xm的回归方程是线性方程,即μy=β0 +β1X1 +β2X2 +…βmXm,其中β0是常数项,βi是自变量Xi的回归系数,M为任何自然数。这时就称Y对X1、X2 ...
在本人的新书里,将通过股票案例讲述Python知识点,让大家在学习Python的同时还能掌握相关的股票知识,所谓一举两得。这里给出以线性回归算法预测股票的案例,以此讲述通过Python的sklearn库实现线性回归预测的技巧。 本文先讲以波士顿房价数据为例,讲述线性回归预测模型 ...