結果： ...

運行結果： ...

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 ...

說明：此文的第一部分參考了這里 用python進行線性回歸分析非常方便，有現成的庫可以使用比如：numpy.linalog.lstsq例子、scipy.stats.linregress例子、pandas.ols例子等。 不過本文使用sklearn庫 ...

一.什么是多元線性回歸 在回歸分析中，如果有兩個或兩個以上的自變量，就稱為多元回歸。事實上，一種現象常常是與多個因素相聯系的，由多個自變量的最優組合共同來預測或估計因變量，比只用一個自變量進行預測或估計更有效，更符合實際。因此多元線性回歸比一元線性回歸的實用意義更大。 二.多元線性回歸 ...

回歸是指利用樣本（已知數據），產生擬合方程，從而對（未知數據）進行預測。 用途：預測、判別合理性。 困難：①選定變量（多元）；②避免多重共線性；③觀察擬合方程，避免過度擬合；④檢驗模型的合理性。 因變量與自變量的關系：①相關關系（非確定性關系，比如物理與化學成績相關性 ...

簡單的線性回歸算法舉例 引子 小學的時候老師出過的一道題，方程 y = w0 + w1x ，已知兩組數據，求解w0和w1 x = 1 ，y = 2 x = 2 ，y = 3 兩點確定一條直線，此時可以准確求得w0 和 w1 但是如果給了3組數據，可不可以准確求得w0 和 w1 ...