普通最小二乘法 理論： 損失函數： 權重計算： 1、對於普通最小二乘的系數估計問題，其依賴於模型各項的相互獨立性。 2、當各項是相關的，且設計矩陣 X的各列近似線性相關，那么，設計矩陣會趨向於奇異矩陣，這會導致最小二乘估計對於隨機誤差非常敏感，產生很大的方差 ...

背景： 考慮一個多項式擬合問題，如下圖，綠線的方程是sin(2πx)sin⁡(2πx)，藍點是由綠線並加上噪音（這些噪音是默認符合正態分布的）生成。已知條件是由NN個點構成的訓練集x=(x1,... ...

目錄 一、線性回歸 二、最小二乘法 三、最小二乘法（向量表示） 四、Python實現 一、線性回歸   給定由n個屬性描述的樣本x=(x0, x1, x2, ... , xn)，線性模型嘗試學習一個合適的樣本屬性的線性組合來進行預測任務，如：f(x ...

前情提要：關於logistic regression，其實本來這章我是不想說的，但是剛看到嶺回歸了，我感覺還是有必要來說一下。 一:最小二乘法 最小二乘法的基本思想：基於均方誤差最小化來進行模型求解的方法。在線性回歸中，最小二乘法就是試圖找到一條直線，使所有樣本到直線上的歐氏距離之和最小 ...

一、實驗目的 掌握最小二乘法擬合離散數據，多項式函數形式擬合曲線以及可以其他可以通過變量變換轉化為多項式的擬合曲線目前待實現功能： 1. 最小二乘法的基本實現。 2. 用不同數據量，不同參數，不同的多項式階數，比較實驗效果。 3. 語言python。 二、實驗原理 ...

PLSR的基本原理與推導，我在這篇博客中有講過。 0.偏最小二乘回歸集成了多元線性回歸、主成分分析和典型相關分析的優點，在建模中是一個更好的選擇，並且MATLAB提供了完整的實現，應用時主要的問題是： 注意檢驗，各種檢驗參數：有關回歸的檢驗以及有關多元分析的檢驗 ...

python機器學習-乳腺癌細胞挖掘（博主親自錄制視頻） https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003& ...

下面展示利用Python實現基於最小二乘法的線性回歸模型，同時不需要引入其他科學計算以及機器學習的庫。 利用Python代碼表示如下： #首先引入數據集x,和y的值的大小利用Python的數據結構：列表，來實現。 y ...