作者|Vagif Aliyev 編譯|VK 來源|Towards Data Science 線性回歸可能是最常見的算法之一,線性回歸是機器學習實踐者必須知道的。這通常是初學者第一次接觸的機器學習算法,了解它的操作方式對於更好地理解它至關重要。 所以,簡單地說,讓我們來分解一下真正的問題 ...
一 綱要 線性回歸的正規方程解法 局部加權線性回歸 二 內容詳述 線性回歸的正規方程解法 線性回歸是對連續型的數據進行預測。這里討論的是線性回歸的例子,對於非線性回歸先不做討論。這部分內容我們用的是正規方程的解法,理論內容在之前已經解釋過了,正規方程為 XT X XT y。值得注意的是這里需要對XT X求逆矩陣,因此這個方程只有在逆矩陣存在的時候才適用,所以需要在代碼中進行判斷。 loaddata ...
2017-11-04 13:10 0 6056 推薦指數:
作者|Vagif Aliyev 編譯|VK 來源|Towards Data Science 線性回歸可能是最常見的算法之一,線性回歸是機器學習實踐者必須知道的。這通常是初學者第一次接觸的機器學習算法,了解它的操作方式對於更好地理解它至關重要。 所以,簡單地說,讓我們來分解一下真正的問題 ...
一、線性回歸的概念 1.1、定義 線性回歸通過一個或者多個自變量與因變量之間之間進行建模的回歸分析。其中特點為一個或多個稱為回歸系數的模型參數的線性組合。 優點:結果易於理解,計算不復雜。 缺點:對非線性的數據擬合不好 ...
輸出是一個連續的數值。 模型表示 對於一個目標值,它可能受到多個特征的加權影響。例如寶可夢精靈的進化的 cp 值,它不僅受到進化前的 cp 值的影響,還可能與寶可夢的 hp 值、類型、高度以及重量相關。因此,對於寶可夢進化后的 cp 值,我們可以用如下線性公式來表示: \[y=b+ ...
回歸是統計學中最有力的工具之一。機器學習監督學習算法分為分類算法和回歸算法兩種,其實就是根據類別標簽分布類型為離散型、連續性而定義的。回歸算法用於連續型分布預測,針對的是數值型的樣本,使用回歸,可以在給定輸入的時候預測出一個數值,這是對分類方法的提升,因為這樣可以預測連續型數據而不僅僅是離散的類別 ...
基本概念 1. 與簡單線性回歸區別(simple linear regression) 多個自變量(x) 2. 多元回歸模型 y=β 0+β 1x 1+β 2x 2+ ... +β px p+ ...
--------------------------------------------------------------------------------------- 本系列文章為《機器學習實戰》學習筆記,內容整理自書本,網絡以及自己的理解,如有錯誤歡迎指正。 源碼在Python ...
前言 由於本部分內容講解資源較多,本文不做過多敘述,重點放在實際問題的應用上。 一、線性回歸 線性回歸中的線性指的是對於參數的線性的,對於樣本的特征不一定是線性的。 線性模型(矩陣形式):y=XA+e 其中:A為參數向量,y為向量,X為矩陣,e為噪聲向量。 對於線性模型 ...
轉自:https://www.cnblogs.com/zy230530/p/6942458.html 一,引言 前面講到的基本都是分類問題,分類問題的目標變量是標稱型數據,或者離散型數據。而回歸的目標變量為連續型,也即是回歸對連續型變量做出預測,最直接的辦法是依據輸入寫出一個目標值 ...