看機器學習的時候遇到的第一個算法就是線性回歸,高數中很詳細的說明了線性回歸的原理和最小2乘法的計算過程,很顯然不適合手動計算,好在各種語言都有現成的函數使用,讓我們愉快的做個調包俠吧 簡單線性回歸 R越接近1表示擬合效果越好 >> x=[0,1,2,3,4,5,6,7] x = 0 1 2 3 4 5 6 7 ...
首先我們要試驗的是 人體脂肪fat和年齡age以及體重weight之間的關系,我們的目標就是得到一個最優化的平面來表示三者之間的關系: TensorFlow的程序如下: 程序中的數據散點圖如下: 通過TensorFlow得到的最終的W的取值和b的取值如下所示: 現在我們將得到的W的數據和b的數據繪制平面 MATLAB程序如下 : 結果圖如下所示: 注:這里在實驗的過程中,碰到一些問題,當我把lea ...
2017-07-17 23:08 0 1896 推薦指數:
看機器學習的時候遇到的第一個算法就是線性回歸,高數中很詳細的說明了線性回歸的原理和最小2乘法的計算過程,很顯然不適合手動計算,好在各種語言都有現成的函數使用,讓我們愉快的做個調包俠吧 簡單線性回歸 R越接近1表示擬合效果越好 >> x=[0,1,2,3,4,5,6,7] x = 0 1 2 3 4 5 6 7 ...
思路:在數據上選擇一條直線y=Wx+b,在這條直線上附件隨機生成一些數據點如下圖,讓TensorFlow建立回歸模型,去學習什么樣的W和b能更好去擬合這些數據點。 1)隨機生成1000個數據點,圍繞在y=0.1x+0.3 周圍,設置W=0.1,b=0.3,屆時看構建的模型是否能學習到w和b ...
1. 注意事項 一元線性回歸模型對異常值比較敏感,應考慮在生成方程前對數據進行預處理。 對於回歸分析的相關定義,請參考: https://support.minitab.com/zh-cn/minitab/19/help-and-how-to ...
線性回歸問題 original data (y = w*x + b +eps) loss rate final data (y' = w' *x + b' + eps ) 最終loss趨近9.17*10^-5, w趨近1.4768, b趨近0.0900 真實的w ...
1.調用函數regress(Y,X,alpha),plpha是置信度,如果直接用regress(Y,X)則默認置信度為0.05,Y是一個 的列向量,X是一個 的矩陣,其中第一列是全1向量。 2.函數返回值及意義 b 回歸系數,是一個一維向量,第一個是回歸方程的常數b0 bint ...
1、生成高斯分布的隨機數 導入numpy模塊,通過numpy模塊內的方法生成一組在方程 周圍小幅波動的隨機坐標。代碼如下: 運行上述代碼,輸出圖形如下: 2、采用TensorFlow來獲取上述方程的系數 首先搭建基本的預估模型y = w ...
隨機、mini-batch、batch(見最后解釋) 在每個 epoch 送入單個數據點。這被稱為隨機梯度下降(stochastic gradient descent)。我們也可以在每個 epoch ...
1.matlab多元回歸示例如下: 解決問題:油價預測 方法:多元線性回歸 實現:matlab regress()函數 技巧:通過增加X1^2,X2^2,或者X1*X2等構造的特征項,可以提高回歸模型的擬合准確度;但計算代價增大。 XXnum為原數據所有特征X ...