问题描述 线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。可以解释为，利用线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间的关系进行数学建模。...这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。其中只有一个自变量的情况称为简单回归,大于一个自变量情况的叫做多元回归。本文将介绍一个二元线性回归问题。...解决方案 1 线性回归原理 回归问题研究的是因变量和自变量之间的关系，在中学阶段学习过以一个二元一次方程y = w*x + b 这样一条直线对线性关系的表述。...3 算法流程及代码 （1）构建一个线性模型，遍历points数组，对数组数据进行一个迭代求和算平均值。...图2 运行结果 结语 通过这样一个简单的线性回归问题，可以初步感受到借助python语言来解决一个数据分析处理的问题的便携性和功能性是十分强大的。
不过，这个题目也是想了好一会，专业方向深度学习，当下啃机器学习，折磨了一个多月，才刚捋顺线性回归。 索性，就把这个系列放到Python里面吧。 当然，这个板块的内容必须是高能的！！！...反正这一个月时间，就耗这上面了，一个周学a，一个周学b，再花点时间捋顺整个过程…… 基础内容直接放链接了： Python-matplotlib画图(莫烦笔记) Chenkc，公众号：AI机器学习与深度学习算法用.../usr/bin/env python3.6 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2020-11-07 12:22 # @Author : Ed Frey # @
https://blog.csdn.net/haluoluo211/article/details/78761466 下面给出sklearn 库线性回归示例 ?...xfit, yfit) plt.show() if __name__ == '__main__': lr_fit() # get_data() pass ---- 参考： Python
岭回归与多项式回归的最大区别就是损失函数上的区别。岭回归的代价函数如下： ? 为了方便计算导数，通常也会写成以下形式： ?...岭回归的代价函数仍然是凸函数，因此可以利用梯度等于0的方式求得全局最优解： ?...上述方程与一般线性回归方程相比多了一项λI，其中I表示单位矩阵，加入XTX是一个奇异矩阵（不满秩），添加这一项之后可以保证该项可逆，由于单位矩阵上的对角元素均为1，其余元素都为0，看起来像是一条山岭，因此而得名...Belter/p/8536939.html 接下来是实现代码，代码来源： https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 首先还是定义一个基类，各种线性回归都需要继承该基类...weights X = np.insert(X, 0, 1, axis=1) y_pred = X.dot(self.w) return y_pred 岭回归的核心就是
代码来源：https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 首先定义一个基本的回归类，作为各种回归方法的基类： class Regression(object...接下来是简单线性回归，继承上面的基类： class LinearRegression(Regression): """Linear model....right') plt.savefig("test2.png") plt.show() if __name__ == "__main__": main() 利用sklearn库生成线性回归数据
Lasso回归于岭回归非常相似，它们的差别在于使用了不同的正则化项。最终都实现了约束参数从而防止过拟合的效果。...Lasso回归的代价函数为： ? 上式中的 w 是长度为 n 的向量，不包括截距项的系数 θ0 , θ 是长度为 n+1 的向量，包括截距项的系数 θ0 ， m 为样本数， n 为特征数....Belter/p/8536939.html 接下来是实现代码，代码来源： https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 首先还是定义一个基类，各种线性回归都需要继承该基类...lasso回归的核心就是l1正则化，其代码如下所示： class l1_regularization(): """ Regularization for Lasso Regression """...self.alpha * np.linalg.norm(w) def grad(self, w): return self.alpha * np.sign(w) 然后是lasso回归代码
课程地址：https://www.imooc.com/learn/972 一、线性回归原理 ? ? ? ? 二、python实现线性回归 1.基本矩阵运算 ?...range(100): theta = theta + np.sum(alpha * (Y- dot(X, theta))*X.reshape(1,3))/3. print(theta) 4.回归分析实战
本次介绍： 线性回归：多个连续变量与一个连续变量间的关系。 其中线性回归分为简单线性回归和多元线性回归。 / 01 / 数据分析与数据挖掘 数据库：一个存储数据的工具。...因为Python是内存计算，难以处理几十G的数据，所以有时数据清洗需在数据库中进行。 统计学：针对小数据的数据分析方法，比如对数据抽样、描述性分析、结果检验。...线性回归的因变量实际值与预测值之差称为「残差」。 线性回归旨在使残差平方和最小化。 下面以书中的案例，实现一个简单线性回归。 建立收入与月均信用卡支出的预测模型。...02 多元线性回归 多元线性回归是在简单线性回归的基础上，增加更多的自变量。 二元线性回归是最简单的多元线性回归。 其中一元回归拟合的是一条回归线，那么二元回归拟合的便是一个回归平面。...在多元线性回归中，要求自变量与因变量之间要有线性关系，且自变量之间的相关系数要尽可能的低。 回归方程中与因变量线性相关的自变量越多，回归的解释力度就越强。
手写线性回归 使用numpy随机生成数据 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 生成模拟数据 np.random.seed(42)...# 可视化数据 plt.scatter(X, y) plt.xlabel('X') plt.ylabel('y') plt.title('Generated Data') plt.show() 定义线性回归参数并实现梯度下降...对于线性拟合，其假设函数为： h_θ(x)=θ_1x+θ_0 这其中的 θ 是假设函数当中的参数。...) plt.ylabel('y') plt.legend() plt.title('Linear Regression using Gradient Descent') plt.show() 实现多元线性回归...多元线性回归的梯度下降算法： θ_j≔θ_j−α\frac{∂J(θ)}{∂θ_j} 对 \frac{∂J(θ)}{∂θ_j} 进行等价变形： θ_j≔θ_j−α\frac{1}{m}∑_{i=1}^
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 by-sa 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
单变量线性回归(Linear Regression with One Variable)¶ In [54]: #初始化工作 import random import numpy as np import...nearest' plt.rcParams['image.cmap'] = 'gray' # Some more magic so that the notebook will reload external python
弹性网回归是lasso回归和岭回归的结合，其代价函数为： ? 若令 ? ，则 ? ? 由此可知，弹性网的惩罚系数 ?...恰好为岭回归罚函数和Lasso罚函数的一个凸线性组合．当α=0时，弹性网回归即为岭回归；当 α=1时，弹性网回归即为Lasso回归．因此，弹性网回归兼有Lasso回归和岭回归的优点，既能达到变量选择的目的...article/details/80447501 接下来是实现代码，代码来源： https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 首先还是定义一个基类，各种线性回归都需要继承该基类...weights X = np.insert(X, 0, 1, axis=1) y_pred = X.dot(self.w) return y_pred 然后是弹性网回归的核心...l2_contr = (1 - self.l1_ratio) * w return self.alpha * (l1_contr + l2_contr) 接着是弹性网回归的代码
一、标准线性回归 在线性回归中我们要求的参数为： ?...二、局部加权线性回归 局部加权线性回归是在线性回归的基础上增加权值，以更好的拟合弯曲的线段（详细参见：http://blog.csdn.net/weiyongle1996/article/details...更改k的值会获得不同的曲线，k越小，对真实数据拟合的越好（但可能过拟合），k越大，越趋向于标准的线性回归。 三、岭回归 岭回归就是在矩阵xTx上增加一项使得矩阵非奇异，从而能够对其求逆。...从上面两端代码我们可以看到，在之前对xTx求逆时都需要先判断xTx是否可以求逆，而岭回归就是解决这个问题的。岭回归的回归系数计算公式为： ?...纵坐标为回归系数，横坐标为log(lambda)，在最左边，回归系数与线性回归一致，最右边系数全部缩减为0. 其中间某部分可以得到最好的预测结果，为了定量进行寻找最佳参数，还需要进行交叉验证。
【导读】本文是一篇专门介绍线性回归的技术文章，讨论了机器学习中线性回归的技术细节。线性回归核心思想是获得最能够拟合数据的直线。...文中将线性回归的两种类型：一元线性回归和多元线性回归，本文主要介绍了一元线性回归的技术细节：误差最小化、标准方程系数、使用梯度下降进行优化、残差分析、模型评估等。在文末给出了相关的GitHub地址。...Linear Regression — Detailed View 详细解释线性回归 线性回归用于发现目标与一个或多个预测变量之间的线性关系。...有两种类型的线性回归 – 一元线性回归（Simple）和多元线性回归（Multiple）。 一元线性回归 ---- 一元线性回归对于寻找两个连续变量之间的关系很有用。...下面是方程的python实现。
一、前言 前几天在Python白银交流群【小白python爱好者】问了一个Python数据处理的问题，一起来看看吧。...求各位大佬指点一下，scikit线性回归问题，求段代码为什么我出不了结果，可GPt说可以正常运行，哪里有问题求指点？...= np.array([[10], [15], [20], [30], [50]]) y_train = np.array([[11], [13], [16], [19], [20]]) # 创建线性回归模型并拟合已知数据...二、实现过程 这里【岩】给了一个思路： 改一下这句：print(f"2023年10月第{i + 1}天预测销售记录：{pred[0]:.2f}") 顺利地解决了粉丝的问题。...这篇文章主要盘点了一个Python数据库处理的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt...2、线性拟合 #!.../usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot...learning_rate = 0.01 training_epochs = 100 # 初始化线性模拟数据 x_train = np.linspace(-1, 1, 101) y_train =...将输入和输出节点设置为占位符，而真实数值将传入 x_train 和 y_train X = tf.placeholder("float") Y = tf.placeholder("float") # 将回归模型定义为
本文主要讲述的是关于其中的线性回归算法中每一段的意思，以供自己以后参考学习。...现在开始写线性回归的类： class LinearRegression:#类名 def _init_(self):#初始化 pass#什么也不做，只是单纯的防止语句错误...，借鉴梯度下降法中的第一步 y_p_test=regressor.predict(X_test)#计算测试集中的特征与权值的线性组合 error_train=(1/n_samples)*np.sum((...y_p_train=reg_normal.predict(X_b_train)#计算正态训练集中的特征与权值的线性组合，借鉴梯度下降法中的第一步 y_p_test=reg_normal.predict(...X_b_test)#计算正态测试集中的特征与权值的线性组合 error_train=(1/n_samples)*np.sum((y_p_train-y_train)**2)#下面这四个我就不赘述了！
;xd),其中xi是x是第i个属性上的取值，线性模型试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数，即f(x)=w1x1+w2x2+...wdxd+b，一般用向量形式写成f(x)=wTx+b,w和b学得之后模型就得以确定...线性回归 下面我们用一个预测房价的例子来说明。...由此我们可以看出，房价和人口百分比成反比，与房间数成正比 通过梯度下降法计算回归参数，实现线性回归模型 关于梯度下降可以参看这篇文章 import numpy as np class LinearRegressionByMyself...使用sklearn实现线性回归模型 from sklearn.linear_model import LinearRegression sk_model = LinearRegression() sk_model.fit...y_line_fit = Linear_model.predict(X_fit) linear_r2 = r2_score(y, Linear_model.predict(X)) #二次模型，先二次变换再线性回归
线性模型、线性回归与广义线性模型 逻辑回归 工程应用经验 数据案例讲解 1....线性模型、线性回归与广义线性回归 1.1 线性模型 image 线性模型(linear model)试图学得一个通过属性的线性组合来进行 预测的函数: image 向量形式: image 简单...对于样本 image 如果我们希望用线性的映射关系去逼近y值 可以得到线性回归模型 image 有时候关系不一定是线性的 如何逼近y 的衍生物?...比如令 image 则得到对数线性回归 (log-linear regression) 实际是在用 image 逼近y image 要点总结 线性回归 线性映射关系 yˆ=θTX 损失函数...MSE:评估与标准答案之间的差距 梯度下降 沿着损失函数梯度方向逐步修正参数 学习率影响 模型状态 欠拟合 过拟合 广义线性回归 对线性映射的结果进行数学变换,去逼近y值 指数(exp)或者对数
文章目录 线性回归代码实现 代码实现 图象 线性回归代码实现 代码实现 #!.../bin/python3 # -*-encoding="utf-8"-*- # __Author__ ="ErrolYan" # __Time__="2018.12.23" from argparse
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
