我們用訓練集訓練出一個初步的模型后，並不能直接使用該模型，而是要對該模型進行診斷，並不斷對模型進行調整。 現以普林斯頓大學教授工資數據集為例，來說一下如何對模型進行診斷和對結果進行解讀。數據集下載地址：http://data.princeton.edu/wws509/datasets ...

線性回歸模型（Linear Regression）及Python實現 http://www.cnblogs.com/sumai 1.模型 對於一份數據，它有兩個變量，分別是Petal.Width和Sepal.Length，畫出它們的散點圖。我們希望可以構建一個函數去預測 ...

原創轉載請注明出處：https://www.cnblogs.com/agilestyle/p/12690755.html 准備數據 建模訓練 評價模型 使用隨機梯度下降求解參數 Note： 梯度下降 ...

線性回歸解決的問題 “線性回歸” 試圖學得一個通過屬性的線性組合來進行預測的函數，以盡可能准確地預測實值輸出標記，一般形式為 \[f(\boldsymbol{x})=\boldsymbol{ ...

　　成本函數（cost function）也叫損失函數（loss function），用來定義模型與觀測值的誤差。模型預測的價格與訓練集數據的差異稱為殘差（residuals）或訓練誤差（test errors）。 　　我們可以通過殘差之和最小化實現最佳擬合，也就是說模型預測的值與訓練集的數據 ...

轉自：http://blog.csdn.net/dongtingzhizi/article/details/16884215 Linear Regression總結 作者：洞庭之子 微博：洞庭之子-Bing （2013年11月） 關於linear regression ...

一、主要思想 在 L2-norm 的誤差意義下尋找對所有觀測目標值 Y 擬合得最好的函數 f(X) = WTX 。 其中 yi 是 scalar，xi 和 W 都是 P 維向量（比實際的 xi 多一維，添加一維 xi(0) = 1，用於將偏置 b 寫入 W 中） 1. 定義模型：f(X ...

1. 前言 線性回歸形式簡單、易於建模，但卻蘊涵着機器學習中一些重要的基本思想。許多功能更為強大的非線性模型(nonlinear model)可在線性模型的基礎上通過引入層級結構或高維映射而得。此外，由於線性回歸的解\(\theta\)直觀表達了各屬性在預測中的重要性，因此線性回歸有很好的可解釋 ...