python代碼實現回歸分析--線性回歸 Aming 科技 ...
import numpy as np def computer error for give point w, b, points : 計算出 觀測值與計算值 之間的誤差, 並累加,最后返回 平均誤差 loss for i in range len points : x points i, y points i, loss w x b y return loss float len points ...
2019-09-02 18:40 0 574 推薦指數:
python代碼實現回歸分析--線性回歸 Aming 科技 ...
數據集: \[D=\lbrace (x_1,y_1),(x_2,y_2),...,(x_m,y_m)\rbrace \] 其中: \[x_i = (x_{i1};x_{i2};.. ...
1 代價函數實現(cost function) function J = computeCost(X, y, theta) %COMPUTECOST Compute cost for linear regression % J = COMPUTECOST(X, y ...
github:代碼實現之一元線性回歸、代碼實現之多元線性回歸與多項式回歸 本文算法均使用python3實現 1. 什么是線性回歸 《機器學習》對線性回歸的定義為: 給定數據集 $ D = \lbrace (x^{(1)}, y^{(1)}),(x^{(2)},y ...
1、對於多元線性回歸算法,它對於數據集具有較好的可解釋性,我們可以對比不過特征參數的輸出系數的大小來判斷它對數據的影響權重,進而對其中隱含的參數進行擴展和收集,提高整體訓練數據的准確性。 2、多元回歸算法的數學原理及其底層程序編寫如下: 根據以上的數學原理 ...
代碼來源:https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 首先定義一個基本的回歸類,作為各種回歸方法的基類: 說明:初始化時傳入兩個參數,一個是迭代次數,另一個是學習率。initialize_weights()用於初始化權重 ...
Lasso回歸於嶺回歸非常相似,它們的差別在於使用了不同的正則化項。最終都實現了約束參數從而防止過擬合的效果。但是Lasso之所以重要,還有另一個原因是:Lasso能夠將一些作用比較小的特征的參數訓練為0,從而獲得稀疏解。也就是說用這種方法,在訓練模型的過程中實現了降維(特征篩選)的目的 ...
線性回歸是機器學習的基礎,用處非常廣泛,在日常工作中有很大作用。 1.什么是線性回歸 通過多次取點,找出符合函數的曲線,那么就可以完成一維線性回歸。 2.數學表示 是截距值,為偏移量。 因為單純計算多項式需要很大空間,所以就需要將式子變形,轉化為矩陣乘積形式。 3. ...