系列文章目錄： 感知機 線性回歸 非線性問題 多項式回歸 嶺回歸 算法介紹 今天我們來一起學習一個除了線性回歸、多項式回歸外最最最簡單的回歸算法：嶺回歸，如果用等式來介紹嶺回歸，那么就是：\(嶺回歸 = 多項式回歸 + 懲罰項\)，\(多項式回歸 = 線性回歸 ...

系列文章目錄： 感知機 線性回歸 非線性問題 多項式回歸 嶺回歸 邏輯回歸 算法介紹 今天我們一起來學習使用非常廣泛的分類算法：邏輯回歸，是的，你沒有看錯，雖然它名字里有回歸，但是它確實是個分類算法，作為除了感知機以外，最最最簡單的分類算法，下面我們把它與感知機 ...

系列文章目錄： 感知機 線性回歸 非線性問題 多項式回歸 嶺回歸 算法介紹 前面兩篇分別介紹了分類與回歸問題中各自最簡單的算法，有一點相同的是它們都是線性的，而實際工作中遇到的基本都是非線性問題，而能夠處理非線性問題是機器學習有實用價值的基礎； 首先，非線性 ...

　　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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

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 ...