目錄 一、線性回歸 二、最小二乘法 三、最小二乘法(向量表示) 四、Python實現 一、線性回歸 給定由n個屬性描述的樣本x=(x0, x1, x2, ... , xn),線性模型嘗試學習一個合適的樣本屬性的線性組合來進行預測任務,如:f(x ...
二元線性回歸 矩陣公式法又名:對於python科學庫的糟心嘗試 二元線性回歸嚴格意義上其實不過是換湯不換葯,我對公式進行推導,其實也就是跟以前一樣的求偏導並使之為零,並且最終公式的嚴格推導我大概也只能說是將將理解,畢竟最初的矩陣一開始都不太清楚應該是什么樣子的,其中,Coursera的課程起到了非常顯著的幫助。 其實這個部分我並不想寫太多,因為理解並不是十分透徹,總體來講,感覺就是一個公式的事情 ...
2019-04-01 22:33 3 2328 推薦指數:
目錄 一、線性回歸 二、最小二乘法 三、最小二乘法(向量表示) 四、Python實現 一、線性回歸 給定由n個屬性描述的樣本x=(x0, x1, x2, ... , xn),線性模型嘗試學習一個合適的樣本屬性的線性組合來進行預測任務,如:f(x ...
下面展示利用Python實現基於最小二乘法的線性回歸模型,同時不需要引入其他科學計算以及機器學習的庫。 利用Python代碼表示如下: #首先引入數據集x,和y的值的大小利用Python的數據結構:列表,來實現。 y ...
限接近目標結果。 2 通過一元線性方程舉例說明 3 通過python實現一元線性擬合 運 ...
簡單線性回歸(最小二乘法)¶ 0.引入依賴¶ In [7]: ...
個人記錄,大部分摘自概率論與數理統計 一元線性回歸模型 設y與x間有相關關系,稱x為自變量,y為因變量,我們只考慮在x是可控變量,只有y是隨機變量,那么他們之間的相關關系可以表示為 y=f(x)+ε 其中ε是隨機誤差,一般假設ε~N(0,σ2)。由於ε是隨機變量,導致y也是隨機變量 ...
上篇文章介紹了最小二乘法的理論與證明、計算過程,這里給出兩個最小二乘法的計算程序代碼; #Octave代碼 clear all;close all; % 擬合的數據集 x = [2;6;9;13]; y = [4;8;12;21]; % 數據長度 N = length(x); % 3 %% 計算x ...
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。 梯度下降,http://www.cnblogs.com/hgl0417/p/5893930.html 最小二乘: 對於一般訓練集 ...
線性回歸之最小二乘法 1.最小二乘法的原理 最小二乘法的主要思想是通過確定未知參數\(\theta\)(通常是一個參數矩陣),來使得真實值和預測值的誤差(也稱殘差)平方和最小,其計算公式為\(E=\sum_{i=0}^ne_i^2=\sum_{i=1}^n(y_i-\hat{y_i ...