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 ...

python代碼實現回歸分析--線性回歸 Aming 科技 ...

用梯度等於0的方式求得全局最優解： 上述方程與一般線性回歸方程相比多了一項λI，其中I表示單位矩陣 ...

彈性網回歸是lasso回歸和嶺回歸的結合，其代價函數為： 若令，則 由此可知，彈性網的懲罰系數恰好為嶺回歸罰函數和Lasso罰函數的一個凸線性組合．當α=0時，彈性網回歸即為嶺回歸；當 α=1時，彈性網回歸即為Lasso回歸．因此，彈性網回歸兼有Lasso回歸和嶺回歸的優點，既能達到 ...

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. ...

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 ...

線性回歸Python底層實現一、實現目標 1.了解最優線性回歸模型參數的解析解的求解過程 2.幫助大家加深線性回歸模型的基本求解原理 3.掌握通過一個簡單的工具包調用過程幫助大家掌握快速實現線性回歸模型的方法。 二、案例內容介紹 線性回歸是極其學習中最 ...