线性回归从零开始的实现过程python实现
代码具体实现如下：from IPython import display from matplotlib import pyplot as plt import torch import numpy as np from mxnet import autograd,nd import random import matplotlib_inline num_inputs = 2 num_examp....
Python和PyTorch深入实现线性回归模型：一篇文章全面掌握基础机器学习技术
1. 简介1.1 线性回归模型概述线性回归是一种统计学中的预测分析，该方法用于建立两种或两种以上变量间的关系模型。线性回归使用最佳的拟合直线（也称为回归线）在独立（输入）变量和因变量（输出）之间建立一种直观的关系。简单线性回归是输入变量和输出变量之间的线性关系，而多元线性回归是多个输入变量和输出变量之间的线性关系。1.2 Python和PyTorch简介Python 是一种强大的编程语言，特别适....
【机器学习实战】10分钟学会Python怎么用LR线性回归进行预测（十）
[toc]1 前言还没看过前九节的同学可以回顾一下，经典的Logistic回归、Bayes、SVM-RFE、KNN、LDA、DT等机器学习必学算法：注意这里的LR指的是Linear Regression，线性回归。而非逻辑回归Logistic Regression，虽然二者简称都是LR，但是后者我们还是俗称Logistic多点1.1 LR的介绍线性回归（Linear Regression）是一种....
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:支持向量机算法； neural_network:神经网络算法。 如下，简单...
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（Mini-batch Gradient Descent）、共轭梯度法（Conjugate Gradient，CG）等。....
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归公式是：其中 y 是因变量，β i \beta_iβ i 是回归系数，x i x_i....
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）：其中，p pp是系数的数量，w i w_iw i 是第i ii个系数，λ \lambdaλ是正则化参数，用于控制正则化的强度。L1正则项将系数的绝对值之....
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，可以将样本向量[x1, x2]扩展为一个包含原始特征和交叉项的新特征向量，例如 [x1, x2, x1^....
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小化。1 线性回归模型1.1 模型本体线性回归模型假设因变量 y yy 与自变量 x 1 , x ....
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....
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