python代碼實現回歸分析--線性回歸 Aming 科技 ...
一.算法簡介 線性回歸 Linear Regression 是利用稱為線性回歸方程的最小平方函數對一個或多個自變量和因變量之間關系進行建模的一種回歸分析。這種函數是一個或多個稱為回歸系數的模型參數的線性組合。只有一個自變量的情況稱為一元線性回歸,大於一個自變量情況的叫做多元線性回歸。對於一元線性回歸,其線性方程為:h x a x b。對於多元線性方程,在上述方程中增加一個自變量,得到其線性方程為: ...
2018-03-08 17:27 0 1464 推薦指數:
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歡迎轉載,轉載請注明出處,徽滬一郎。 概要 本文簡要描述線性回歸算法在Spark MLLib中的具體實現,涉及線性回歸算法本身及線性回歸並行處理的理論基礎,然后對代碼實現部分進行走讀。 線性回歸模型 機器學習算法是的主要目的是找到最能夠對數據做出合理解釋的模型,這個模型是假設函數,一步步 ...
構建Maven項目,托管jar包 數據格式 //0.fp_nid,1.nsr_id,2.gf_id,2.hydm,3.djzclx_dm,4.kydjrq,5.xgrq,6.je,7.se,8.j ...
一、線性回歸實驗目標 算法推導過程中已經給出了求解方法,基於最小乘法直接求解,但這並不是機器學習的思想,由此引入了梯度下降方法。 實驗主要內容: (1)線性回歸方程實現 (2)梯度下降效果 (3)對比不同梯度下降測量 (4)建模曲線分析 (5)過擬合與欠 ...
1、對於多元線性回歸算法,它對於數據集具有較好的可解釋性,我們可以對比不過特征參數的輸出系數的大小來判斷它對數據的影響權重,進而對其中隱含的參數進行擴展和收集,提高整體訓練數據的准確性。 2、多元回歸算法的數學原理及其底層程序編寫如下: 根據以上的數學原理 ...
線性回歸算法,是利用數理統計中回歸分析,來確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法。 1. 梯度下降法 線性回歸可以使用最小二乘法,但是速度比較慢,因此一般使用梯度下降法(Gradient Descent),梯度下降法又分為批量梯度下降法(Batch Gradient ...
結果: ...
線性回歸Python底層實現一、實現目標 1.了解最優線性回歸模型參數的解析解的求解過程 2.幫助大家加深線性回歸模型的基本求解原理 3.掌握通過一個簡單的工具包調用過程幫助大家掌握快速實現線性回歸模型的方法。 二、案例內容介紹 線性回歸是極其學習中最 ...