線性回歸 線性回歸是最基礎的機器學習算法，它是用一條直線去擬合數據，適用於線性數據。 線性回歸包括一元線性回歸和多元線性回歸，一元的是只有一個x和一個y。多元的是指有多個x和一個y。 （一元） （多元） 我們希望這些點盡量離這條直線近一點 ...

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機器學習中的預測問題通常分為2類：回歸與分類。 簡單的說回歸就是預測數值，而分類是給數據打上標簽歸類。 本文講述如何用Python進行基本的數據擬合，以及如何對擬合結果的誤差進行分析。 本例中使用一個2次函數加上隨機的擾動來生成500個點，然后嘗試用1、2、100次方的多項式對該數據 ...

給定樣本x數據: 對應y數據: 如下結果: 從數據來看 成本函數一直在遞減 說明 方向是正確的 整體上系數也越來越接近(2,7,3)+8 ...

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線性擬合 線性擬合可以尋求與一組散點走向趨勢規律相適應的線型表達式方程。 有一組散點描述時間序列下的股價： 根據線型 y=kx + b 方程可得： 樣本過多，每兩組方程即可求得一組k與b的值。np.linalg.lstsq(a, b) 可以通過最小二乘法求出所有 ...

轉自：http://blog.itpub.net/12199764/viewspace-1743145/ 項目中有涉及趨勢預測的工作，整理一下這3種擬合方法：1、線性擬合-使用mathimport mathdef linefit(x , y): N = float(len(x ...

於進行 曲線擬合的一個函數。其數學基礎是 最小二乘法曲線擬合原理。曲線擬合：已知 離散點上 ...