import numpy as np def computer_error_for_give_point(w, b, points): # 計算出 觀測值與計算值 之間的誤差, 並累加,最后返回 平 ...
python代碼實現回歸分析 線性回歸 Aming 科技愛好者 人贊同了該文章 概念篇: 一下是我自己結合課件理解的,如果理解的有問題,期望看到的人能夠好心告訴我一下,我將感激不盡 .什么數據建模 通過原有數據找到其中的規律,並總結成模型. .什么是模型概念 通過規律總結的模型,來預測自變量的結果 因變量 . .什么是回歸分析 是用來解釋自變量和因變量之間關系的一種方法. .什么是線性回歸 回歸 ...
2021-09-28 08:41 0 270 推薦指數:
import numpy as np def computer_error_for_give_point(w, b, points): # 計算出 觀測值與計算值 之間的誤差, 並累加,最后返回 平 ...
數據集: \[D=\lbrace (x_1,y_1),(x_2,y_2),...,(x_m,y_m)\rbrace \] 其中: \[x_i = (x_{i1};x_{i2};.. ...
代碼來源:https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 首先定義一個基本的回歸類,作為各種回歸方法的基類: 說明:初始化時傳入兩個參數,一個是迭代次數,另一個是學習率。initialize_weights()用於初始化權重 ...
Lasso回歸於嶺回歸非常相似,它們的差別在於使用了不同的正則化項。最終都實現了約束參數從而防止過擬合的效果。但是Lasso之所以重要,還有另一個原因是:Lasso能夠將一些作用比較小的特征的參數訓練為0,從而獲得稀疏解。也就是說用這種方法,在訓練模型的過程中實現了降維(特征篩選)的目的 ...
用梯度等於0的方式求得全局最優解: 上述方程與一般線性回歸方程相比多了一項λI,其中I表示單位矩陣 ...
彈性網回歸是lasso回歸和嶺回歸的結合,其代價函數為: 若令,則 由此可知,彈性網的懲罰系數恰好為嶺回歸罰函數和Lasso罰函數的一個凸線性組合.當α=0時,彈性網回歸即為嶺回歸;當 α=1時,彈性網回歸即為Lasso回歸.因此,彈性網回歸兼有Lasso回歸和嶺回歸的優點,既能達到 ...
1 代價函數實現(cost function) function J = computeCost(X, y, theta) %COMPUTECOST Compute cost for linear regression % J = COMPUTECOST(X, y ...
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 ...