简单线性回归和分类讲解及python和c++实现

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入门机器学习,首先要接触到的就是线性回归,里面包含的思想是后面机器学习的一个重要的基础。(ps:趁着简单,多琢磨琢磨)一.最小二乘法拟和一元线性回归目标方程:y = wx + b,通过确定w,b来使得方程 E = ∑(y-wx-b)^2的值最小化首...

手写批量线性回归算法:在Python3中梯度下降方法实现模型训练

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在这篇文章中,我们将看一个使用NumPy作为数据处理库的Python3编写的程序,来了解如何实现使用梯度下降法的(批量)线性回归。我将逐步解释代码的工作原理和代码的每个部分的工作原理。我们将使用此公式计算梯度。在此,x(i)向量是一个点,其中N是数据集的大小。n(eta&...

高校精品课-华东师范大学 - Python数据科学基础与实践

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轻松玩转 Scikit-Learn 系列 —— 线性回归及 ML 相关评价标准

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线性回归可能是机器学习中最简单、最基础的算法了。但一定不要因为它简单就轻视它的存在,因为它也是很多更高级机器学习算法的基础,比如多项式回归、岭回归、 LASSO 回归等。线性回归的核心归结为求解正规方程(由样本特征x所得预测值y'和实际值y差的平方和,对x求偏导并使其为0所得的方程组),也就是利用最...

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线性回归与梯度下降法-原理与Python实现【重要】

本文主要讲了梯度下降法的两种迭代思路,随机梯度下降(Stochastic gradient descent)和批量梯度下降(Batch gradient descent)。以及他们在python中的实现。 梯度下降法 梯度下降是一个最优化算法,通俗的来讲也就是沿着梯度下降的方向来求出一个函数的极小值...

scikit-learn的线性回归模型

来自 http://blog.csdn.net/jasonding1354/article/details/46340729 内容概要 如何使用pandas读入数据 如何使用seaborn进行数据的可视化 scikit-learn的线性回归模型和使用方法 线性回归模型的评估测度 特征选择的方法 &n...

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