普通最小二乘法 理论： 损失函数： 权重计算： 1、对于普通最小二乘的系数估计问题，其依赖于模型各项的相互独立性。 2、当各项是相关的，且设计矩阵 X的各列近似线性相关，那么，设计矩阵会趋向于奇异矩阵，这会导致最小二乘估计对于随机误差非常敏感，产生很大的方差 ...

背景： 考虑一个多项式拟合问题，如下图，绿线的方程是sin(2πx)sin⁡(2πx)，蓝点是由绿线并加上噪音（这些噪音是默认符合正态分布的）生成。已知条件是由NN个点构成的训练集x=(x1,... ...

目录 一、线性回归 二、最小二乘法 三、最小二乘法（向量表示） 四、Python实现 一、线性回归   给定由n个属性描述的样本x=(x0, x1, x2, ... , xn)，线性模型尝试学习一个合适的样本属性的线性组合来进行预测任务，如：f(x ...

前情提要：关于logistic regression，其实本来这章我是不想说的，但是刚看到岭回归了，我感觉还是有必要来说一下。 一:最小二乘法 最小二乘法的基本思想：基于均方误差最小化来进行模型求解的方法。在线性回归中，最小二乘法就是试图找到一条直线，使所有样本到直线上的欧氏距离之和最小 ...

一、实验目的 掌握最小二乘法拟合离散数据，多项式函数形式拟合曲线以及可以其他可以通过变量变换转化为多项式的拟合曲线目前待实现功能： 1. 最小二乘法的基本实现。 2. 用不同数据量，不同参数，不同的多项式阶数，比较实验效果。 3. 语言python。 二、实验原理 ...

PLSR的基本原理与推导，我在这篇博客中有讲过。 0.偏最小二乘回归集成了多元线性回归、主成分分析和典型相关分析的优点，在建模中是一个更好的选择，并且MATLAB提供了完整的实现，应用时主要的问题是： 注意检验，各种检验参数：有关回归的检验以及有关多元分析的检验 ...

python机器学习-乳腺癌细胞挖掘（博主亲自录制视频） https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003& ...

下面展示利用Python实现基于最小二乘法的线性回归模型，同时不需要引入其他科学计算以及机器学习的库。 利用Python代码表示如下： #首先引入数据集x,和y的值的大小利用Python的数据结构：列表，来实现。 y ...