數據集: \[D=\lbrace (x_1,y_1),(x_2,y_2),...,(x_m,y_m)\rbrace \] 其中: \[x_i = (x_{i1};x_{i2};.. ...
說明:此文的第一部分參考了這里 用python進行線性回歸分析非常方便,有現成的庫可以使用比如:numpy.linalog.lstsq例子 scipy.stats.linregress例子 pandas.ols例子等。 不過本文使用sklearn庫的linear model.LinearRegression,支持任意維度,非常好用。 一 二維直線的例子 預備知識:線性方程 y a x b 表示平面 ...
2016-08-19 03:12 3 56067 推薦指數:
數據集: \[D=\lbrace (x_1,y_1),(x_2,y_2),...,(x_m,y_m)\rbrace \] 其中: \[x_i = (x_{i1};x_{i2};.. ...
分析:女性身高與體重的關系 1.線性回歸 # packages import pandas as pd import numpy as np import ...
分析目的 分析數據 import pandas as pd i ...
TensorFlow是谷歌推出的深度學習平台,目前在各大深度學習平台中使用的最廣泛。 一、安裝命令 pip3 install -U tensorflow --default-timeout=180 ...
代碼來源:https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 首先定義一個基本的回歸類,作為各種回歸方法的基類: 說明:初始化時傳入兩個參數,一個是迭代次數,另一個是學習率。initialize_weights()用於初始化權重 ...
Lasso回歸於嶺回歸非常相似,它們的差別在於使用了不同的正則化項。最終都實現了約束參數從而防止過擬合的效果。但是Lasso之所以重要,還有另一個原因是:Lasso能夠將一些作用比較小的特征的參數訓練為0,從而獲得稀疏解。也就是說用這種方法,在訓練模型的過程中實現了降維(特征篩選)的目的 ...
python代碼實現回歸分析--線性回歸 Aming 科技 ...
用梯度等於0的方式求得全局最優解: 上述方程與一般線性回歸方程相比多了一項λI,其中I表示單位矩陣 ...