python機器學習（五）回歸算法-線性回歸
一、線性回歸的概念 1.1、定義 線性回歸通過一個或者多個自變量與因變量之間之間進行建模的回歸分析。其中特點為一個或多個稱為回歸系數的模型參數的線性組合。 優點：結果易於理解，計算不復雜。 缺點：對非線性的數據擬合不好 ...
原文：Python機器學習算法：線性回歸
作者 Vagif Aliyev 編譯 VK 來源 Towards Data Science 線性回歸可能是最常見的算法之一，線性回歸是機器學習實踐者必須知道的。這通常是初學者第一次接觸的機器學習算法，了解它的操作方式對於更好地理解它至關重要。 所以，簡單地說，讓我們來分解一下真正的問題：什么是線性回歸 線性回歸定義 線性回歸是一種有監督的學習算法，旨在采用線性方法來建模因變量和自變量之間的關系。換 ...
2020-11-04 22:36 0 504 推薦指數：
相關推薦
機器學習算法的Python實現（一）：線性回歸
在學習機器學習的過程中，結合數學推導和手寫實現，可以加深對相關算法的認識。本部分教程將基於python實現機器學習的常用算法，來加強對算法的理解以及coding能力，僅供學習交流使用，請勿隨意轉載。 本篇內容從最基礎的線性回歸模型開始，全文分為三個部分： 數學推導 python實現 ...
機器學習算法實現——線性回歸
大體上是Ng課week2的編程作業總結，作業中給出了實現非常好（主要是正常人都能看得懂。。）的linear regression比較完整的代碼。 因為是在MATLAB/Octave環境下編程 ...
7.機器學習之線性回歸算法
什么是線性回歸(Linear Regression) 我們在初中可能就接觸過，y=ax，x為自變量，y為因變量，a為系數也是斜率。如果我們知道了a系數，那么給我一個x，我就能得到一個y，由此可以很好地為未知的x值預測相應的y值。在只有一個變量的情況下，線性回歸可以用方程：y = ax+b 表示 ...
機器學習--線性回歸與梯度算法
線性回歸(Linear Regression)，亦稱為直線回歸，即用直線表示的回歸，與曲線回歸相對。若因變量Y對自變量X1、X2…、Xm的回歸方程是線性方程，即μy＝β0 +β1X1 +β2X2 +…βmXm，其中β0是常數項，βi是自變量Xi的回歸系數，M為任何自然數。這時就稱Y對X1、X2 ...
機器學習——線性回歸算法
一、線性回歸問題 1、線性回歸問題介紹 （1）示例介紹 數據：工資和年齡（2個特征） 目標：預測銀行會貸款多少錢（標簽） 考慮：工資和年齡都會影響最終銀行貸款的結果，那么它們各自有多大的影響？（參數） 通過圖表可以看出隨着工資和年齡的增長，貸款額度也隨之增長 ...
Spark機器學習(1)：線性回歸算法
線性回歸算法，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。 1. 梯度下降法 線性回歸可以使用最小二乘法，但是速度比較慢，因此一般使用梯度下降法(Gradient Descent)，梯度下降法又分為批量梯度下降法(Batch Gradient ...
機器學習算法 --- 線性回歸
一、線性回歸算法的簡介 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。 回歸分析中，只包括一個自變量和一個因變量，且二者的關系可用一條直線近似表示，這種 ...