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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};.. ...

結果： ...

1、問題引入 　　 在統計學中，線性回歸是利用稱為線性回歸方程的最小二乘函數對一個或多個自變量和因變量之間關系進行建模的一種回歸分析。這種函數是一個或多個稱為回歸系數的模型參數的線性組合。一個帶有一個自變量的線性回歸方程代表一條直線。我們需要對線性回歸結果進行統計分析。 　　例如，假設 ...

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 ...

1、對於多元線性回歸算法，它對於數據集具有較好的可解釋性，我們可以對比不過特征參數的輸出系數的大小來判斷它對數據的影響權重，進而對其中隱含的參數進行擴展和收集，提高整體訓練數據的准確性。 2、多元回歸算法的數學原理及其底層程序編寫如下： 根據以上的數學原理 ...

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 ...