【Python数据科学手册】专题：线性回归
线性回归模型是解决回归任务的好起点。 你可能对线性回归模型最简单的形式（即对数据拟合一条直线）已经很熟悉了，不过经过扩展，这些模型可以对更复杂的数据行为进行建模。 首先导入常用的程序库： %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns; sns.set() import numpy as np 1、....
Python机器学习（二）：线性回归算法
机器学习研究的问题分为分类问题和回归问题。分类问题很好理解，而回归问题就是找到一条曲线，可以最大程度地拟合样本特征和样本输出标记之间的关系。当给算法一个输入时，这条曲线可以计算出相应可能的输出。回归算法最简单的就是线性回归。当样本特征只有一个时，称为简单线性回归；当样本特征有多个时，称为多元线性回归。 线性回归 1.简单线性回归 由上图可知，简单线性回归只有一个特征x，一个标记y。假...
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。那么我们在高等数学中学过，对于一些我们了解的函数方程，我们可以对其求一阶导和二阶导，比如说二次函....
Python机器学习算法入门之梯度下降法实现线性回归
1. 背景 文章的背景取自An Introduction to Gradient Descent and Linear Regression，本文想在该文章的基础上，完整地描述线性回归算法。部分数据和图片取自该文章。没有太多时间抠细节，所以难免有什么缺漏错误之处，望指正。 线性回归的目标很简单，就是用一条线，来拟合这些点，并且使得点集与拟合函数间的误差最小。如果这个函数曲线是一条直线，那就被...
Python3入门机器学习 - 线性回归与knn算法处理boston数据集
简单线性回归 最小二乘法实现原理 最小二乘法公式 使用最小二乘法计算a、b的值，实现线性回归的拟合 # _*_ encoding:utf-8 _*_ import numpy as np class SimpleLinearRegression1: //该类使用for循环方法计算a、b值，效率较低 def __init__(self): self.a_...
8种用Python实现线性回归的方法，究竟哪个方法最高效？
说到如何用Python执行线性回归，大部分人会立刻想到用sklearn的linear_model，但事实是，Python至少有8种执行线性回归的方法，sklearn并不是最高效的。 今天，让我们来谈谈线性回归。没错，作为数据科学界元老级的模型，线性回归几乎是所有数据科学家的入门必修课。抛开涉及大量数统的模型分析和检验不说，你真的就能熟练应用线性回归了么？未必！ 在这篇文章中，文摘菌将介绍8种用P....
python 线性回归示例
说明：此文的第一部分参考了这里 用python进行线性回归分析非常方便，有现成的库可以使用比如：numpy.linalog.lstsq例子、scipy.stats.linregress例子、pandas.ols例子等。 不过本文使用sklearn库的linear_model.LinearRegression，支持任意维度，非常好用。 一、二维直线的例子 预备知识：线性方程y=a∗x+by=a∗x....
Python 数据科学手册 5.6 线性回归
5.6 线性回归 原文：In Depth: Linear Regression 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译文没有得到原作者授权，不保证与原文的意思严格一致。 就像朴素贝叶斯（之前在朴素贝叶斯分类中讨论）是分类任务的一个很好的起点，线性回归模型是回归任务的一个很好的起点。 这些模型受欢迎，因为它们可以快速拟合，并且非常可解释。 你...
Python数据分析之一元线性回归
问题 制作一元材积表，不懂林学的可能不知道，如图，也就是构造材积和胸径间的关系，这里采用了python的一元线性回归方法（本人用spss做了幂函数非线性回归，效果最好）。 Python方差分析 导入库和数据 from sklearn import linear_model import numpy as np import pandas as pd import matplot...
python 线性回归示例
说明：此文的第一部分参考了这里 用python进行线性回归分析非常方便，有现成的库可以使用比如：numpy.linalog.lstsq例子、scipy.stats.linregress例子、pandas.ols例子等。 不过本文使用sklearn库的linear_model.LinearRegression，支持任意维度，非常好用。 一、二维直线的例子 预备知识：线性方程\(y = a * x ....
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