線性回歸是分析一個變量與另外一個或多個變量（自變量）之間，關系強度的方法。 線性回歸的標志，如名稱所暗示的那樣，即自變量與結果變量之間的關系是線性的，也就是說變量關系可以連城一條直線。 模型評估：量化預測的質量 https://scikit-learn.org/stable ...

一、線性回歸（Linear Regression）介紹 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，運用十分廣泛。其表達形式為y = w'x +e，e為誤差服從均值為0的正態分布。線性回歸是經濟學的主要實證工具。例如，它是用來預測消費支出 ...

score(self, X, y, sample_weight=None) 作用：返回該次預測的系數R2 其中R2 =（1-u/v）。u=((y_true - y_pred) ** 2).sum() v=((y_true - y_true.mean ...

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 ...

三、線性回歸 5、線性回歸訓練流程 　　線性回歸模型訓練流程如下： 6、線性回歸的正規方程解 　　對線性回歸模型，假設訓練集中 m個訓練樣本，每個訓練樣本中有 n個特征，可以使用矩陣的表示方法，預測函數可以寫為： 　　　　　　Y ...

　　成本函數（cost function）也叫損失函數（loss function），用來定義模型與觀測值的誤差。模型預測的價格與訓練集數據的差異稱為殘差（residuals）或訓練誤差（test errors）。 　　我們可以通過殘差之和最小化實現最佳擬合，也就是說模型預測的值與訓練集的數據 ...

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 ...

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 ...