Python-简单的线性回归模型

Python-简单的线性回归模型

在Python中使用线性回归算法 Scikit-Learn 涵盖了主流的机器学习算法,我们先介绍常用的几个库: lienar_model:线性模型算法库,包括Logistic回归算法等; neighbors:最邻近算法库; naive-bayes:朴素贝叶斯算法库; tree:决策树算法; svm:...

线性回归 梯度下降算法大全与基于Python的底层代码实现

线性回归 梯度下降算法大全与基于Python的底层代码实现

梯度下降是一种常用的优化算法,它通过不断迭代来最小化一个损失函数。根据不同的损失函数和迭代方式,梯度下降可以被分为批量梯度下降(Batch Gradient Descent,BGD)、随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent,SGD)、小批量梯度下降...

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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线性回归 梯度下降原理与基于Python的底层代码实现

线性回归 梯度下降原理与基于Python的底层代码实现

1 梯度下降算法原理梯度下降是一种常用的优化算法,可以用来求解许包括线性回归在内的许多机器学习中的问题。前面讲解了直接使用公式求解θ \thetaθ (最小二乘法的求解推导与基于Python的底层代码实现),但是对于复杂的函数来说,可能较难求出对应的公式,因此需要使用梯度下降。假设我们要求解的线性回...

线性回归 正则项(惩罚项)原理、正则项的分类与Python代码的实现

线性回归 正则项(惩罚项)原理、正则项的分类与Python代码的实现

1 正则项的含义在线性回归中,正则项是一种用于控制模型复杂度的技术,它通过将系数的大小加入到损失函数中,以限制模型的复杂度。在线性回归中,通常使用L1正则项或L2正则项。正则项的形式可以表示为:L1正则项(Lasso):L2正则项(Ridge):...

线性回归 特征扩展的原理与python代码的实现

线性回归 特征扩展的原理与python代码的实现

1 多项式扩展的作用在线性回归中,多项式扩展是种比较常见的技术,可以通过增加特征的数量和多项式项的次数来提高模型的拟合能力。举个例子,多项式扩展可以将一个包含 n 个特征的样本向量 x 扩展为一个包含 k 个特征的样本向量,其中 k 可以是 n 的任意多项式。例如,如果我们使用二次多项式扩展,可以将...

线性回归 最小二乘法的求解推导与基于Python的底层代码实现

线性回归 最小二乘法的求解推导与基于Python的底层代码实现

作为最常见的方法之一,线性回归仍可视为有监督机器学习的方法之一,同时也是一种广泛应用统计学和数据分析的基本技术。它是一种用于估计两个或多个变量之间线性关系的方法,其中一个变量是自变量,另一个变量是因变量。线性回归假设这两个变量之间存在线性关系,并试图找到一条最佳拟合直线,使预测值与实际值之间的误差最...

python|线性回归问题

python|线性回归问题

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...

Lesson 3. 线性回归的手动实现(3.1 变量相关性基础理论 & 3.2 数据生成器与 Python 模块编写)

Lesson 3. 线性回归的手动实现(3.1 变量相关性基础理论 & 3.2 数据生成器与 Python 模块编写)

文章目录一、变量相关性基础理论二、数据生成器与 Python 模块编写1. 自定义数据生成器1.1 手动生成数据1.2 创建生成回归类数据的函数2. Python 模块的编写与调用在此前的内容当中,我们已经学习了关于线性回归模型的基本概念,并且介绍了一个多元线性回归的损失函数求解方法——最小二乘法。...

《python机器学习从入门到高级》:线性回归和正则化(含源码)

《python机器学习从入门到高级》:线性回归和正则化✨本文收录于《python机器学习从入门到高级》专栏,此专栏主要记录如何使用python实现机器学习模型,尽量坚持每周持续更新,欢迎大家订阅!个人主页:JoJo的数据分析历险记个人介绍:小编大四统计在读,目前保研到统计学top3高校继续攻读统计研...

简单线性回归和分类讲解及python和c++实现

简单线性回归和分类讲解及python和c++实现

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...

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