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 wws datasets salary.dat。 數據集特征如下： sx Sex, female and male rk Rank, assista ...
2020-03-03 09:19 0 370 推薦指數：
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 ...
最接近就是最佳擬合。對模型的擬合度進行評估的函數稱為殘差平方和（residual sum of squa ...
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 ...
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 \[f(\boldsymbol{x})=\boldsymbol{w}^T\boldsymbol{x}+b \tag 1 \] 其中 \(\boldsymbol ...
，對線性回歸可能印象深刻些。 Regression 到底是什么意思 搜了一番，原來是為了紀念生物統計學 ...
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 ...
