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，要面對的最大的一個問題同時也是這類數學語言最大的優點就是將數據的處理全都轉換成矩陣形式，即Ng ...
原文：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 線性回歸優缺點分析 一 線性回歸的數學推導 在統計學中，線性回歸 Linear Regression 是利用稱為線性 ...
2021-03-28 17:22 0 238 推薦指數：
相關推薦
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 ...
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 ...
機器學習經典算法具體解釋及Python實現--線性回歸（Linear Regression）算法
（一）認識回歸 回歸是統計學中最有力的工具之中的一個。 機器學習監督學習算法分為分類算法和回歸算法兩種，事實上就是依據類別標簽分布類型為離散型、連續性而定義的。 顧名思義。分類算法用於離散型分布預測，如前面講過的KNN、決策樹、朴素貝葉斯、adaboost、SVM、Logistic ...
【機器學習】算法原理詳細推導與實現(一):線性回歸
【機器學習】算法原理詳細推導與實現(一):線性回歸 今天我們這里要講第一個有監督學習算法，他可以用於一個回歸任務，這個算法叫做 線性回歸 房價預測 假設存在如下 m 組房價數據： 面積(m^2) 價格(萬元) 82.35 ...
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 ...
通過機器學習的線性回歸算法預測股票走勢（用Python實現）
在本人的新書里，將通過股票案例講述Python知識點，讓大家在學習Python的同時還能掌握相關的股票知識，所謂一舉兩得。這里給出以線性回歸算法預測股票的案例，以此講述通過Python的sklearn庫實現線性回歸預測的技巧。 本文先講以波士頓房價數據為例，講述線性回歸預測模型 ...