一、不包含分類型變量 from numpy import genfromtxtimport numpy as npfrom sklearn import datasets,linear_modelpath=r'D:\daacheng\Python\PythonCode ...
注:使用線性回歸算法的前提是,假設數據存在線性關系,如果最后求得的准確度R lt ,則說明很可能數據間不存在任何線性關系 也可能是算法中間出現錯誤 ,此時就要檢查算法或者考慮使用其它算法 一 功能與特點 解決回歸問題 思想簡單,實現容易 因為算法運用了很多的數學推到,使計算機實現變得容易 許多非線性模型的基礎 結果具有很好的可解釋性 算法系統通過學習數據,訓練模型,可以學到真實世界中真實的知識 ...
2018-05-26 11:07 0 1019 推薦指數:
一、不包含分類型變量 from numpy import genfromtxtimport numpy as npfrom sklearn import datasets,linear_modelpath=r'D:\daacheng\Python\PythonCode ...
1. 模型表達(Model Representation) 我們的第一個學習算法是線性回歸算法,讓我們通過一個例子來開始。這個例子用來預測住房價格,我們使用一個數據集,該數據集包含俄勒岡州波特蘭市的住房價格。在這里,我要根據不同房屋尺寸所售出的價格,畫出我的數據集: 我們來看這個數 ...
前言 本系列為機器學習算法的總結和歸納,目的為了清晰闡述算法原理,同時附帶上手代碼實例,便於理解。 目錄 k近鄰(KNN) 決策樹 線性回歸 邏輯斯蒂回歸 朴素貝葉斯 支持向量機(SVM ...
Linear Regreesion 在現實生活中普遍存在着變量之間的關系,有確定的和非確定的。確定關系指的是變量之間可以使用函數關系式表示,還有一種是屬於非確定的(相關),比如人的身高和體重,一樣的身高體重是不一樣的。 線性回歸 ...
1. The Problem of Overfitting 1 還是來看預測房價的這個例子,我們先對該數據做線性回歸,也就是左邊第一張圖。 如果這么做,我們可以獲得擬合數據的這樣一條直線,但是,實際上這並不是一個很好的模型。我們看看這些數據,很明顯,隨着房子面積增大,住房價格的變化 ...
線性回歸是機器學習中最基礎的算法,掌握了線性回歸算法,有利於以后更容易地理解其它復雜的算法。 線性回歸看似簡單,但是其中包含了線性代數,微積分,概率等諸多方面的知識。讓我們先從最簡單的形式開始。 一元線性回歸(Simple Linear Regression): 假設只有一個 ...
在之前的文章《機器學習---線性回歸(Machine Learning Linear Regression)》中說到,使用最小二乘回歸模型需要滿足一些假設條件。但是這些假設條件卻往往是人們容易忽略的地方。如果不考慮模型的適用情況,就只會得到錯誤的模型。下面來看一下,使用最小二乘回歸模型需要滿足 ...
1. 模型表達(Model Representation) 我們的第一個學習算法是線性回歸算法,讓我們通過一個例子來開始。這個例子用來預測住房價格,我們使用一個數據集,該數據集包含俄勒岡州波特蘭市的住房價格。在這里,我要根據不同房屋尺寸所售出的價格,畫出我的數據集: 我們來看這個數 ...