[機器學習]單變量線性回歸（最小二乘法）
單變量線性回歸 在這個文檔中將會介紹單變量線性回歸模型的建立和公式推倒，通過實例的代碼實現算法來加深理解 一.模型推導 1-1 線性回歸模型 設定樣本描述為 \[x=(x_1;x_2;...;x_d) \] 預測函數為 \[f(\boldsymbol x ...
原文：機器學習系列——線性回歸（一）最小二乘估計
公式法推導 已知數據集 X,Y ，X Y 均為列向量，列內第 i 行代表 X Y 的一個樣本 xi yi 假設 X 和 Y 滿足線性映射：Y WTX 則預測值與真實值之間的誤差 距離 為 PS：因為 YTXw 是一個實數，因此YTXw wTXTY 則權重矩陣 w 的最小二乘估計值為： 幾何法推導 假設 X,Y 是高維向量 維度大於 預測空間為二維空間，即預測函數將高維向量 X 映射到二維空間如下 ...
2020-04-04 14:13 0 1063 推薦指數：
相關推薦
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）
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 ...
機器學習之線性回歸
輸出是一個連續的數值。 模型表示 對於一個目標值，它可能受到多個特征的加權影響。例如寶可夢精靈的進化的 cp 值，它不僅受到進化前的 cp 值的影響，還可能與寶可夢的 hp 值、類型、高度以及重量相關。因此，對於寶可夢進化后的 cp 值，我們可以用如下線性公式來表示： \[y=b+ ...
機器學習之線性回歸
回歸是統計學中最有力的工具之一。機器學習監督學習算法分為分類算法和回歸算法兩種，其實就是根據類別標簽分布類型為離散型、連續性而定義的。回歸算法用於連續型分布預測，針對的是數值型的樣本，使用回歸，可以在給定輸入的時候預測出一個數值，這是對分類方法的提升，因為這樣可以預測連續型數據而不僅僅是離散的類別 ...
機器學習筆記----最小二乘法，局部加權，嶺回歸講解
前情提要：關於logistic regression，其實本來這章我是不想說的，但是剛看到嶺回歸了，我感覺還是有必要來說一下。 一:最小二乘法 最小二乘法的基本思想：基於均方誤差最小化來進行模型求解的方法。在線性回歸中，最小二乘法就是試圖找到一條直線，使所有樣本到直線上的歐氏距離之和最小 ...
機器學習中的矩陣方法01：線性系統和最小二乘
Decomposition 假設現在要解一個線性系統： Ax = b， 其中 A 是 n×n 非奇異方陣，對於任意的向量 ...
機器學習二（線性回歸和Logistic回歸）
，通常采用最小二乘法作為其解法（可通過最大似然估計推得）。 最小二乘法是通過最小化誤差的平方和尋找數據的 ...
【機器學習】貝葉斯線性回歸（最大后驗估計+高斯先驗）
引言如果要將極大似然估計應用到線性回歸模型中，模型的復雜度會被兩個因素所控制：基函數的數目（的維數）和樣本的數目。盡管為對數極大似然估計加上一個正則項（或者是參數的先驗分布），在一定程度上可以限制模型的復雜度，防止過擬合，但基函數的選擇對模型的性能仍然起着決定性的作用。 上面說了那么大 ...