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线性回归(Linear Regression)
引言 说到底 回归任务都是寻找特征与目标之间的关系 我们认为每一个特征或多或少 或积极或消极地对目标产生着影响 我们期望寻找数学表达式来表达出这种影响 一 回归模型 想象一下描述特征与目标之间最简单明了的关系是什么 当然是线性关系了 每个特
统计学习方法
线性回归
机器学习
算法
《动手学深度学习 Pytorch版》 3.3 线性回归的简洁实现
import numpy as np import torch from torch utils import data from d2l import torch as d2l from torch import nn nn 是神经网络
《动手学深度学习 Pytorch版》学习笔记
深度学习
Pytorch
线性回归
线性回归、Arima和LSTM做单特征预测
一 数据集展示 1 本文只针对单特征的时间序列 这里分别只有时间和牛肉批发价两个特征 一共是三百多条数据 二 模型 1 线性回归 任务 只以当前的牛肉批发价作为特征 预测过后5天的牛肉批发价 1 线性回归需要有x和y两个维度 这里将原本的牛
神经网络
线性回归
LSTM
机器学习
多元线性回归的梯度下降
目录 1 线性回归的基本概念 2 线性回归算法 3 多元梯度下降算法 4 总结 1 线性回归的基本概念 在回归分析中 如果只包含一个自变量和一个因变量 且二者关心可近似用一条直线表示 则称该回归分析为一元线性回归分析 如果包含两个及两个以上
机器学习
线性回归
回归
一年级课程表(4月11日-4月15日)
一年级课程表 4月11日 4月15日 时间 周一 周二 周三 周四 周五 9 00 9 25 语文 课文 数学 复习巩固 语文 课文 数学 复习巩固 语文 语文园地 9 30 9 40 眼 操 眼 操 眼 操 眼 操 眼 操 9 40 10
经验分享
音视频
lua
决策树
线性回归
查缺补漏:集和与非平凡属性
查缺补漏 集和与非平凡属性 前面的习题和知识点补充 Conjunctive normal form CNF 是布尔逻辑的一种方法 它将公式表示为带有AND或or的子句的连词 由连词or AND连接的每个子句必须是文字或包含析取or运算符 子
算法逻辑
算法
线性回归
排序算法
机器学习——线性回归模型及python代码实现
机器学习 公式推导与代码实践 鲁伟著读书笔记 在机器学习的学习过程中 相信大家首先要学习的就是线性模型 而线性模型中 线性回归 Linear Regression 是一种非常经典方法 现在我从线性回归的数学原理出发 手推数学公式 并结合py
机器学习
python
线性回归
简易多元线性回归学习
目录 多元线性回归 一 问题分析 二 数据预处理 excel 1 数据清洗 2 数据全数值化 三 使用EXcel回归 回归实现 回归分析 四 使用代码实现回归 Statsmodels 1 数据处理 2 绘制热力图探讨价格与其他之间的联系 3
线性回归
回归
机器学习
R语言-线性回归实例(包括所有源码)
题目描述 目录 一 身高体重 1 身高和体重的散点图 先肉眼观察来判断使用什么模型 2 画出拟合后的线性函数与散点图背景对比 3 对该模型的分析 4 置信区间分析和假设检验 5 多图像分析 二 不良贷款 三 污染 1 以二氧化硫排放量 吨
R语言应用
R语言
线性回归
开发语言
最小二乘法的实现与线性回归的应用
1 简介 简单线性回归中 您有一个因变量y和一个自变量X 该模型可以表示为 y m x b y mx b y
人工智能
最小二乘法
线性回归
机器学习
线性回归模型及K-score归一化方法Python3实现杂文
Python3 线性回归模型及K score归一化方法实现 前言 本文是博主参考吴恩达的机器学习课程记录的杂文笔记 主要内容是线性回归的代码实现和K score归一化方法的代码实现 以及线性回归的主要公式内容 鉴于博主水平 如有错误 请帮忙
python学习笔记
机器学习及实现
线性回归
python
机器学习
教你使用Python Statsmodel进行假设检验和线性回归
如果你使用 Python 处理数据 你可能听说过 statsmodel 库 Statsmodels 是一个 Python 模块 它提供各种统计模型和函数来探索 分析和可视化数据 该库广泛用于学术研究 金融和数据科学 在本文中 我们将介绍 s
python
线性回归
数据分析
吴恩达《机器学习》——线性回归代码实现
线性回归 1 单变量线性回归 单变量线性回归公式 损失函数 优化算法 批梯度下降 BGD 2 多变量线性回归 特征缩放 标准化 参数的逆缩放 3 线性回归算法代码实现 向量实现 Python代码 4 实验结果 单变量回归 多变量回归 实验总
机器学习
线性回归
人工智能
python
回归
多元线性回归——梯度下降法、sklearn实现
梯度下降法实现多元线性回归 代码实现 载入数据 data genfromtxt r Delivery csv delimiter 观察一下数据 x data为特征值 y data为标签值 所以应该设置3个参数 0 1 2 lr 0 0001
机器学习
python
线性回归
tensorflow的归一化与梯度下降
代码 coding utf 8 By author MZ import numpy as np from sklearn datasets import load boston import tensorflow as tf from sk
tensorflow
梯度下降
归一化
线性回归
R语言——(六)、线性回归模型
文章目录 回归分析 问题提出 一 一元线性回归 二 一元线性回归的参数估计 1 普通最小二乘估计 OLS 2 极大似然估计 MLE 3 随机误差项 的方差 2的估计 二 一元线性回归模型的检验 1 拟合优度检验 R 2 2 解释变量的显著性
R语言
线性回归
回归
线性回归(最小二乘法)
线性回归 算法概述 一个例子 数据 工资和年龄 2个特征 目标 预测银行会贷款给我多少钱 标签 考虑 工资和年龄都会影响最终银行贷款的结果那么它们各自有多大的影响呢 参数 工资 年龄 额度 4000 25 20000 4000 25 200
机器学习
线性回归
最小二乘
最小二乘法
我的机器学习--线性回归
1 最小二乘法 上述方法可以直接得到线性回归方程 import numpy as np import matplotlib pyplot as plt x 2 np random rand 100 1 y 4 3 x np random r
机器学习
线性回归
人工智能
吴恩达机器学习python作业之单变量线性回归
第一个方法读取数据用的是pandas 第二个方法读数据用的是numpy 第一种方法是梯度下降法 第二种方法是正规方程法 跟着佬们的思路写写改改 如果有错误请私信或评论哦 数据集理解 ex1data1 txt的数据集是两列 第一列是popul
吴恩达机器学习作业
python
机器学习
线性回归
波士顿房价预测——线性回归模型
1 案例背景介绍 数据介绍 该数据是UCI ML房价数据集的副本 以下特征是专家得出的影响房价的结果属性 所以可以直接使用 但很多时候需要我们自己去量化特征找出需要的属性 2 处理流程 基本数据处理 数据很规整 没有需要特别处理的 我们确定
线性回归
python
数学建模
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