背景 学习 Linear Regression in Python – Real Python,前面几篇文章分别讲了"regression怎么理解","线性回归怎么理解",现在该是实现的时候了. 线性回归的 Python 实现:基本思路 导入 Python 包: 有哪些包推荐呢? Numpy:数据源 scikit-learn:ML statsmodels: 比 scikit-learn 功能更强大 准备数据 建模拟合 验证模型的拟合度 预测:用模型来预测新的数据 实…

(一)认识回归 回归是统计学中最有力的工具之中的一个. 机器学习监督学习算法分为分类算法和回归算法两种,事实上就是依据类别标签分布类型为离散型.连续性而定义的. 顾名思义.分类算法用于离散型分布预測,如前面讲过的KNN.决策树.朴素贝叶斯.adaboost.SVM.Logistic回归都是分类算法.回归算法用于连续型分布预測.针对的是数值型的样本,使用回归.能够在给定输入的时候预測出一个数值.这是对分类方法的提升,由于这样能够预測连续型数据而不不过离散的类别标签. 回归的目的就是建立一个回归方程…

背景 学习 Linear Regression in Python – Real Python,对 regression 一词比较疑惑. 这个 linear Regression 中的 Regression 是什么意思,字面上 Regression 是衰退的意思,线性衰退?相信理解了这个词,对线性回归可能印象深刻些. Regression 到底是什么意思 搜了一番,原来是为了纪念生物统计学家高尔顿的发现,他是达尔文的表兄,一直想从进化论来研究为何人各有不同. 他的一个重大发现是,父母的身高与子女…

背景 学习 Linear Regression in Python – Real Python,对线性回归理论上的理解做个回顾,文章是前天读完,今天凭着记忆和理解写一遍,再回温更正. 线性回归(Linear Regression) 刚好今天听大妈讲机器学习,各种复杂高大上的算法,其背后都是在求"拟合". 线性回归估计是最简单的拟合了.也是基础中的基础. 依然是从字面上先来试着拆解和组合: 首先,Regression 回归,指的是研究变量之间的关系,这个由来在Python 线性回归(Li…

1. 主要观点 线性模型是线性回归和线性分类的基础 线性回归和线性分类模型的差异主要在于损失函数形式上,我们可以将其看做是线性模型在多维空间中“不同方向”和“不同位置”的两种表现形式 损失函数是一种优化技术的具体载体,影响损失函数不同形式的因素主要有: 和谁比:和什么目标比较损失 怎么比:损失比较的具体度量方式和量纲是什么 比之后如何修正参数:如果将损失以一种适当的形式反馈给原线性模型上,以修正线性模式参数 在这篇文章中,笔者会先分别介绍线性回归(linear regression)和线性分类(…

1. Multiple features(多维特征) 在机器学习之单变量线性回归(Linear Regression with One Variable)我们提到过的线性回归中,我们只有一个单一特征量(变量)--房屋面积x.我们希望使用这个特征量来预测房子的价格.我们的假设在下图中用蓝线划出: 不妨思考一下,如果我们不仅仅知道房屋面积(作为预测房屋价格的特征量(变量)),我们还知道卧室的数量.楼层的数量以及房屋的使用年限,那么这就给了我们更多可以用来预测房屋价格的信息. 即,支持多变量的假设为:…

1. 线性回归 回归(regression)问题指一类为一个或多个自变量与因变量之间关系建模的方法,通常用来表示输入和输出之间的关系. 机器学习领域中多数问题都与预测相关,当我们想预测一个数值时,就会涉及到回归问题,如预测房价等.(预测不仅包含回归问题,还包含分类问题) 线性回归(Linear Regression),自变量 $\textbf x$ 与因变量 $y$ 之间的关系是线性的,即 $y$ 可以表示为 $\textbf x$ 中元素的加权和. 我们用 $n$ 来表示数据集中的样本数,对索…

线性回归(linear regression)实践篇 之前一段时间在coursera看了Andrew ng的机器学习的课程,感觉还不错,算是入门了. 这次打算以该课程的作业为主线,对机器学习基本知识做一下总结.小弟才学疏浅,如有错误.敬请指导. 问题原描写叙述: you will implement linear regression with one variable to predict prots for a food truck. Suppose you are the CEO of a…

P133,这是第二次作业,考察多重线性回归.这个youtube频道真是精品,用R做统计.这里是R代码的总结. 连续变量和类别型变量总要分开讨论: 多重线性回归可以写成矩阵形式的一元一次回归:相当于把多变量当成列向量压缩一下:矩阵有着非常优美的简单的计算法则,大大简化了计算的复杂度: 在建多重线性回归模型时我们会遇到很多问题: 选哪些变量建模,一元的很简单,可以判断有无显著性,多元就复杂了,我们收集的很多变量可能和因变量之间没有关系,必须过滤: 哪些变量之间有相关性,必须把相关性考虑进模型: 如何…

Reference: 用scikit-learn和pandas学习线性回归 首先获取数据存储在 pandas.DataFrame 中,获取途径(CSV 文件.Numpy 创建) 将数据分成 X 和 y,X 可以含有多列,也就是多个参数 通过 Linear Regression 计算 获取 intercept 和 coefficient 实现步骤如下: >>> import numpy as np >>> import pandas as pd >>>…