在 機器學習 最小二乘線性回歸模型的 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 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以及如何解決出現的問題呢 注：內生性的問題比較復雜，這里暫時略過。 非線性的檢測 ，殘差圖 residual ...
2020-02-16 18:21 0 758 推薦指數：
在之前的文章《機器學習---線性回歸（Machine Learning Linear Regression）》中說到，使用最小二乘回歸模型需要滿足一些假設條件。但是這些假設條件卻往往是人們容易忽略的地方。如果不考慮模型的適用情況，就只會得到錯誤的模型。下面來看一下，使用最小二乘回歸模型需要滿足 ...
線性回歸是機器學習中最基礎的算法，掌握了線性回歸算法，有利於以后更容易地理解其它復雜的算法。 線性回歸看似簡單，但是其中包含了線性代數，微積分，概率等諸多方面的知識。讓我們先從最簡單的形式開始。 一元線性回歸（Simple Linear Regression）： 假設只有一個 ...
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 : 更重要的數據結構 matplotlib : 靜態圖形處理 海濱城市溫度分析 ...
一：分類 （一）分類基礎 在分類問題中，你要預測的變量y是離散的值，我們將學習一種叫做邏輯回歸 (Logistic Regression) 的算法，這是目前最流行使用最廣泛的一種學習算法。 在分類問題中，我們嘗試預測的是結果是否屬於某一個類（例如正確或錯誤）。分類問題的例子有：判斷一封 ...
一、不包含分類型變量 from numpy import genfromtxtimport numpy as npfrom sklearn import datasets,linear_modelpath=r'D:\daacheng\Python\PythonCode ...
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/wws509/datasets ...
1. 模型表達（Model Representation） 我們的第一個學習算法是線性回歸算法，讓我們通過一個例子來開始。這個例子用來預測住房價格，我們使用一個數據集，該數據集包含俄勒岡州波特蘭市的住房價格。在這里，我要根據不同房屋尺寸所售出的價格，畫出我的數據集： 我們來看這個數 ...
邏輯回歸（Logistic Regression）是一種經典的線性分類算法。邏輯回歸雖然叫回歸，但是其模型是用來分類的。 讓我們先從最簡單的二分類問題開始。給定特征向量x=([x1,x2,...,xn])T以及每個特征的權重w=([w1,w2,...,wn])T，閾值為b，目標y是兩個分類 ...
