1. 線性回歸 什么是回歸？ 從大量的函數結果和自變量反推回函數表達式的過程就是回歸。線性回歸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。 一元線性回歸： 只包括一個自變量（）和一個因變量（），且二者的關系可用一條直線近似表示，這種回歸分析稱為 ...

本文來自同步博客。 P.S. 不知道怎么如何更好地顯示數學公式和排版文章。所以如果覺得文章下面格式亂的話請自行跳轉到上述鏈接。后續我將不再對數學公式進行截圖，畢竟行內公式截圖的話排版會很亂。看原博客地址會有更好的體驗。 上一篇文章介紹如何使用sklearn進行線性回歸預測。接下來本文將深入原理 ...

在前面所介紹的線性回歸, 嶺回歸和Lasso回歸這三種回歸模型中, 其輸出變量均為連續型, 比如常見的線性回歸模型為: 其寫成矩陣形式為: 現在這里的輸出為連續型變量, 但是實際中會有"輸出為離散型變量"這樣的需求, 比如給定特征預測是否離職(1表示離職, 0表示不離職). 顯然 ...

1.matplotlib 首先看一下這個靜態圖繪制模塊 靜態圖形處理 數據分析三劍客 Numpy : 主要為了給pandas提供數據源 pandas : 更 ...

輸出是一個連續的數值。 模型表示 對於一個目標值，它可能受到多個特征的加權影響。例如寶可夢精靈的進化的 cp 值，它不僅受到進化前的 cp 值的影響，還可能與寶可夢的 hp 值、類型、高度以及重量相關。因此，對於寶可夢進化后的 cp 值，我們可以用如下線性公式來表示： \[y=b+ ...

LinearRegression（線性回歸） 1.線性回歸簡介 線性回歸定義： 　　百科中解釋 我個人的理解就是：線性回歸算法就是一個使用線性函數作為模型框架（$y = w*x + b$）、並通過優化算法對訓練數據進行訓練、最終得出最優（全局最優解或局部最優）參數的過程。 y ...

回歸是統計學中最有力的工具之一。機器學習監督學習算法分為分類算法和回歸算法兩種，其實就是根據類別標簽分布類型為離散型、連續性而定義的。回歸算法用於連續型分布預測，針對的是數值型的樣本，使用回歸，可以在給定輸入的時候預測出一個數值，這是對分類方法的提升，因為這樣可以預測連續型數據而不僅僅是離散的類別 ...

一、線性回歸算法的原理 　　回歸是基於已有數據對新的數據進行預測，比如預測股票走勢。這里我們主要講簡單線性回歸。基於標准的線性回歸，可以擴展出更多的線性回歸算法。　 　　線性回歸就是能夠用一個直線較為精確地描述數據之間的關系，這樣當出現新的數據的時候，就能夠預測出一個簡單的值。 　　線性回歸 ...