線性回歸, 最簡單的機器學習算法, 當你看完這篇文章, 你就會發現, 線性回歸是多么的簡單. 首先, 什么是線性回歸. 簡單的說, 就是在坐標系中有很多點, 線性回歸的目的就是找到一條線使得這些點都在這條直線上或者直線的周圍, 這就是線性回歸(Linear Regression). 是不是 ...

前情提要： 通俗得說線性回歸算法（一）線性回歸初步介紹 一.sklearn線性回歸詳解 1.1 線性回歸參數 介紹完線性回歸，那么我們來看看如何運用sklearn來調用線性回歸模型，進行訓練和預測。 1.2 線性回歸例子 這個例子取自sklearn官網，先是生成一個二維的x向量 ...

一.從線性回歸的故事說起 相信大家都聽過著名的博物學家，達爾文的大名，而今天這個故事的主人公就是他的表弟高爾頓。 高爾頓是一名生理學家，在1995年的時候，他研究了1078堆父子的身高，發現他們大致滿足一條公式，那就是 Y=0.8567+0.516*x 這條式子中的x指的是父親 ...

HaHa，沒錯又是作業... 理解： 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。 這句話里的“相互依賴”划重點，“關系”划重點。 簡單的一元線性回歸，就是一集合因變量一集合自變量，二者關系在 給定范圍 內可以 近似 用 一條直線 表示 ...

github：代碼實現之一元線性回歸、代碼實現之多元線性回歸與多項式回歸 本文算法均使用python3實現 1. 什么是線性回歸   《機器學習》對線性回歸的定義為： 給定數據集 $ D = \lbrace (x^{(1)}, y^{(1)}),(x^{(2)},y ...

目錄 損失函數 正規方程 梯度下降 sklearn線性回歸正規方程、梯度下降API 回歸性能評估 sklearn回歸性能評估 欠擬合與過擬合 解決過擬合的方法 欠擬合 過擬合 ...

1.線性回歸(Linear Regression) 1.1什么是線性回歸 我們首先用弄清楚什么是線性，什么是非線性。 線性：兩個變量之間的關系是一次函數關系的——圖象是直線，叫做線性。 注意：題目的線性是指廣義的線性，也就是數據與數據之間的關系。 非線性：兩個變量之間的關系 ...

回歸（Regression） ”回歸到中等“ 房價預測： 回歸分析（regression analysis）用來建立方程模擬兩個或者多個變量之間如何關聯 被預測的變量叫做：因變量（dependent variable），輸出（output） 被用來進行 ...