一.MSE.RMSE.MAE 思路:测试数据集中的点,距离模型的平均距离越小,该模型越精确 # 注:使用平均距离,而不是所有测试样本的距离和,因为距离和受样本数量的影响 1)公式: MSE:均方误差 RMSE:均方根误差 MAE:平均绝对误差 二.具体实现 1)自己的代码 import numpy as np from sklearn.metrics import r2_score class SimpleLinearRegression: def __init__(self): ""

衡量线性回归法的指标 MSE,RMS,MAE以及评价回归算法 R Square 衡量线性回归法的指标 对于分类问题来说,我们将原始数据分成了训练数据集和测试数据集两部分,我们使用训练数据集得到模型以后使用测试数据集进行测试然后和测试数据集自带的真实的标签进行对比,那么这样一来,我们就得到了我们的分类准确度,使用这种分类准确度来衡量机器学习模型的好坏 那么对于线性回归算法的好坏应该用什么来衡量呢 以简单线性回归算法来说,我们就是为了使损失函数尽可能的小,那么我们在使用的时候,实际上也是分成两部分的

衡量线性回归法的指标:MSE, RMSE和MAE 举个栗子: 对于简单线性回归,目标是找到a,b 使得尽可能小 其实相当于是对训练数据集而言的,即 当我们找到a,b后,对于测试数据集而言 ,理所当然,其衡量标准可以是 但问题是,这个衡量标准和m相关. (当10000个样本误差累积是100,而1000个样本误差累积却达到了80,虽然80<100,但我们却不能说第二个模型优于第一个) 改进==> 对式子除以m,使得其与测试样本m无关  ->  但又有一个问题,之前算这个公式时为了保证其每项为

本章内容主要是介绍:单变量线性回归算法(Linear regression with one variable) 1. 线性回归算法(linear regression) 1.1 预测房屋价格 该问题属于监督学习中的回归问题,让我们来复习一下: 监督学习(Supervised'Learning'):对示例数据给出"正确答案". 回归问题(Regression 'Problem'):根据之前的数据预测出一个准确的输出值 . 1.2 训练集 m=训练样本数量 x's=输入变量/特征量 y'

在本人的新书里,将通过股票案例讲述Python知识点,让大家在学习Python的同时还能掌握相关的股票知识,所谓一举两得.这里给出以线性回归算法预测股票的案例,以此讲述通过Python的sklearn库实现线性回归预测的技巧. 本文先讲以波士顿房价数据为例,讲述线性回归预测模型的搭建方式,随后将再这个基础上,讲述以线性预测模型预测股票的实现代码.本博文是从本人的新书里摘取的,新书预计今年年底前出版,敬请大家关注. 正文开始(长文预警) ------------------------------

scikit-learn对于线性回归提供了比较多的类库,这些类库都可以用来做线性回归分析,本文就对这些类库的使用做一个总结,重点讲述这些线性回归算法库的不同和各自的使用场景. 线性回归的目的是要得到输出向量\(\mathbf{Y}\)和输入特征\(\mathbf{X}\)之间的线性关系,求出线性回归系数\(\mathbf\theta\),也就是 \(\mathbf{Y = X\theta}\).其中\(\mathbf{Y}\)的维度为mx1,\(\mathbf{X}\)的维度为mxn,而\(\m

Microsoft 线性回归算法是 Microsoft 决策树算法的一种变体,有助于计算依赖变量和独立变量之间的线性关系,然后使用该关系进行预测.该关系采用的表示形式是最能代表数据序列的线的公式.例如,以下关系图中的线是数据最可能的线性表示形式. 关系图中的每个数据点都有一个与该数据点与回归线之间距离关联的错误.回归方程式中的系数 a 和 b 可以调整回归线的角度和位置.可以对 a 和 b 进行调整,直到与所有点都关联的错误总数达到最低值,以此获得回归公式.还有其他类型的使用多个变量的线性回归以

线性回归算法,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. 1. 梯度下降法 线性回归可以使用最小二乘法,但是速度比较慢,因此一般使用梯度下降法(Gradient Descent),梯度下降法又分为批量梯度下降法(Batch Gradient Descent)和随机梯度下降法(Stochastic Gradient Descent).批量梯度下降法每次迭代需要使用训练集里面的所有数据,当训练集数据量较大时,速度就很慢:随机梯度下降法每次迭代只需要一个

在<机器学习---线性回归(Machine Learning Linear Regression)>一文中,我们主要介绍了最小二乘线性回归算法以及简单地介绍了梯度下降法.现在,让我们来实践一下吧. 先来回顾一下用最小二乘法求解参数的公式:. (其中:,,) 再来看一下随机梯度下降法(Stochastic Gradient Descent)的算法步骤: 除了算法中所需的超参数α(学习速率,代码中写为lr)和epsilon(误差值),我们增加了另一个超参数epoch(迭代次数).此外,为方便起见,

1 线性回归算法 http://www.cnblogs.com/wangxin37/p/8297988.html 回归一词指的是,我们根据之前的数据预测出一个准确的输出值,对于这个例子就是价格,回归=预测,同时,还有另一种最常见的监督学习方式,叫做分类问题,当我们想要预测离散的输出值,例如,我们正在寻找癌症肿瘤,并想要确定肿瘤是良性的还是恶性的,这就是0/1离散输出的问题.更进一步来说,在监督学习中我们有一个数据集,这个数据集被称训练集. 我们将要用来描述这个回归问题的标记如下: mm代表训练集

**机器学习的过程说白了就是让我们编写一个函数使得costfunction最小,并且此时的参数值就是最佳参数值. 定义 假设存在一个代价函数 fun:\(J\left(\theta_{0}, \theta_{1}\right)\) 通过不断地调整\(\theta_{0}\)和\(\theta_{1}\)是函数\(J\left(\theta_{0}, \theta_{1}\right)\)取得最小值 梯度下降就是使J不断通过导数下降的一种算法 \(\theta_{j}:=\theta_{j}-\a

1.对于多元线性回归算法,它对于数据集具有较好的可解释性,我们可以对比不过特征参数的输出系数的大小来判断它对数据的影响权重,进而对其中隐含的参数进行扩展和收集,提高整体训练数据的准确性. 2.多元回归算法的数学原理及其底层程序编写如下: 根据以上的数学原理可以从底层封装编写整体的多元线性回归算法如下: 整体的多元线性回归算法封装起来就可以直接调用了.

对于多元线性回归算法,它对于数据集具有较好的可解释性,我们可以对比不过特征参数的输出系数的大小来判断它对数据的影响权重,进而对其中隐含的参数进行扩展和收集,提高整体训练数据的准确性.整体实现代码如下所示: #1-1导入相应的基础数据集模块import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn import datasetsd=datasets.load_boston()print(d.data)print(d.DESCR)pri

本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,如有问题请及时联系我们以作处理 最基本的机器学习算法必须是具有单个变量的线性回归算法.如今,可用的高级机器学习算法,库和技术如此之多,以至于线性回归似乎并不重要.但是,学习基础知识总是一个好主意.这样,您将非常清楚地理解这些概念.在本文中,我将逐步解释线性回归算法.

线性回归 线性回归,就是能够用一个直线较为精确地描述数据之间的关系.这样当出现新的数据的时候,就能够预测出一个简单的值. 线性回归中最常见的就是房价的问题.一直存在很多房屋面积和房价的数据,如下图所示: 在这种情况下,就可以利用线性回归构造出一条直线来近似地描述放假与房屋面积之间的关系,从而就可以根据房屋面积推测出房价. 线性回归模型 通过线性回归构造出来的函数一般称之为了线性回归模型.线性回归模型的函数一般写作为: 使用markdown不好描述数学公式,所以大家就讲究看吧 代价函数 通过线性回

1.matplotlib 首先看一下这个静态图绘制模块 静态图形处理 数据分析三剑客 Numpy : 主要为了给pandas提供数据源 pandas : 更重要的数据结构 matplotlib : 静态图形处理 海滨城市温度分析案例 导包 # 导包 import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame import matplotlib.pyplot as plt from pylab import

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考虑一个二分问题,即将实例分成正类(positive)或负类(negative).对一个二分问题来说,会出现四种情况.如果一个实例是正类并且也被 预测成正类,即为真正类(True positive),如果实例是负类被预测成正类,称之为假正类(False positive).相应地,如果实例是负类被预测成负类,称之为真负类(True negative),正类被预测成负类则为假负类(false negative). TP:正确肯定的数目: FN:漏报,没有正确找到的匹配的数目: FP:误报,给出的匹

原文地址 ? 传送门 线性回归 线性回归是一种较为简单,但十分重要的机器学习方法.掌握线性的原理及求解方法,是深入了解线性回归的基本要求.除此之外,线性回归也是监督学习回归部分的基石. 线性回归介绍 在了解线性回归之前,我们得先了解分类和回归问题的区别. 首先,回归问题和分类问题一样,训练数据都包含标签,这也是监督学习的特点.而不同之处在于,分类问题预测的是类别,回归问题预测的是连续值. 例如,回归问题往往解决: 股票价格预测 房价预测 洪水水位线 上面列举的问题,我们需要预测的目标都不是类别,

TensorFlow是谷歌推出的深度学习平台,目前在各大深度学习平台中使用的最广泛. 一.安装命令 pip3 install -U tensorflow --default-timeout=1800 -i https://mirrors.ustc.edu.cn/pypi/web/simple 上面是不支持GPU的版本,支持GPU版本的安装命令如下 pip3 install -U tensorflow-gpu --default-timeout=1800 -i https://mirrors.us