在《機器學習---最小二乘線性回歸模型的5個基本假設（Machine Learning Least Squares Linear Regression Assumptions）》一文中闡述了最小二乘線性回歸的5個基本假設以及違反這些假設條件會產生的后果。那么，我們怎么檢測出是否有違反假設的情況出現 ...

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 ...

下面是對Andrew Ng的CS229機器學習課程講義note1做的一部分筆記，按照自己的理解，對note1進行部分翻譯，英文水平和知識水平不夠，很多認識都不夠深刻或者正確，請大家不吝賜教！ 一、基本知識 　　作為“input”variables（在這個例子中是living area），也叫做 ...

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 ...

邏輯回歸（Logistic Regression）是一種經典的線性分類算法。邏輯回歸雖然叫回歸，但是其模型是用來分類的。 讓我們先從最簡單的二分類問題開始。給定特征向量x=([x1,x2,...,xn])T以及每個特征的權重w=([w1,w2,...,wn])T，閾值為b，目標y是兩個分類 ...

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 ...

# 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 < 0，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 　1）解決回歸問題 　2）思想簡單，實現容易 　　　# 因為算法運用 ...