import numpy as np def computer_error_for_give_point(w, b, points): # 计算出 观测值与计算值 之间的误差, 并累加,最后返回 平 ...
python代码实现回归分析 线性回归 Aming 科技爱好者 人赞同了该文章 概念篇: 一下是我自己结合课件理解的,如果理解的有问题,期望看到的人能够好心告诉我一下,我将感激不尽 .什么数据建模 通过原有数据找到其中的规律,并总结成模型. .什么是模型概念 通过规律总结的模型,来预测自变量的结果 因变量 . .什么是回归分析 是用来解释自变量和因变量之间关系的一种方法. .什么是线性回归 回归 ...
2021-09-28 08:41 0 270 推荐指数:
import numpy as np def computer_error_for_give_point(w, b, points): # 计算出 观测值与计算值 之间的误差, 并累加,最后返回 平 ...
数据集: \[D=\lbrace (x_1,y_1),(x_2,y_2),...,(x_m,y_m)\rbrace \] 其中: \[x_i = (x_{i1};x_{i2};.. ...
代码来源:https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 首先定义一个基本的回归类,作为各种回归方法的基类: 说明:初始化时传入两个参数,一个是迭代次数,另一个是学习率。initialize_weights()用于初始化权重 ...
Lasso回归于岭回归非常相似,它们的差别在于使用了不同的正则化项。最终都实现了约束参数从而防止过拟合的效果。但是Lasso之所以重要,还有另一个原因是:Lasso能够将一些作用比较小的特征的参数训练为0,从而获得稀疏解。也就是说用这种方法,在训练模型的过程中实现了降维(特征筛选)的目的 ...
用梯度等于0的方式求得全局最优解: 上述方程与一般线性回归方程相比多了一项λI,其中I表示单位矩阵 ...
弹性网回归是lasso回归和岭回归的结合,其代价函数为: 若令,则 由此可知,弹性网的惩罚系数恰好为岭回归罚函数和Lasso罚函数的一个凸线性组合.当α=0时,弹性网回归即为岭回归;当 α=1时,弹性网回归即为Lasso回归.因此,弹性网回归兼有Lasso回归和岭回归的优点,既能达到 ...
1 代价函数实现(cost function) function J = computeCost(X, y, theta) %COMPUTECOST Compute cost for linear regression % J = COMPUTECOST(X, y ...
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 ...