的一个可靠的预测 要想理解线性回归，就得理解下面几个问题： 1、什么是回归？ ...

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 ...

输出一个batch看一下： 这里是其中一个batch，它包含10条原数据。 因为我们要求循环所有数据3次，而每一次循环都是小批量循环，每个小批量里都有1 ...

1、读取数据，确定自变量x、因变量y .dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle } \3c pre>\3 ...

一个发展中的电信市场，网络容量往往是线性增加的，我们可以通过拟合历史网络容量指标，来判断未来网络规模，从而提前进行网络扩容，防患于未然。 线性回归实际上是找到一条直线，使得所有观测点y值到直线的离差平方和最小。 一、多元线性回归 多元线性回归使用矩阵方程可以很好的描述： 1、 拟合 ...

线性回归：通过拟合线性模型的回归系数W =（w_1，…，w_p）来减少数据中观察到的结果和实际结果之间的残差平方和，并通过线性逼近进行预测。 从数学上讲，它解决了下面这个形式的问题： LinearRegression()模型在Sklearn.linear_model下，他主要 ...

素数筛法 如果我们想要知道小于等于 $n$ 有多少个素数呢？ 一个自然的想法是我们对于小于等于 $n$ 的每个数进行一次判定。这种暴力的做法显然不能达到最优复杂度，考虑如何优化。 考虑这样一件 ...

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 ...