2. 程式人生 > >線性迴歸（一）

線性迴歸（一）

阿新 • • 發佈：2018-11-10

線性迴歸

  1. 單變數線性迴歸的目標是：通過模型來描述某一特徵（解釋變數X）與連續輸出（目標變數y）之間的關係，當只有一個解釋變數時線性模型定義如下。y=W0+W1X。W0成為函式在y軸上的截距，W1為係數。目標是通過學習得到線性方程的兩個權值，並用他們描述解釋變數和目標變數之間的關係，當解釋變數為非訓練集中資料時，可用此線性關係來預測對應的輸出。
  2. 多元線性迴歸：線性迴歸模型擴充套件為多個解釋變數，y=W0X0+W1X1+W2X2+…+WmXm = ΣWiXi = （點積）W^TX
  3. 相關性係數矩陣是一個包含皮爾遜積矩相關係數，他用來衡量兩兩特徵間的線性依賴關係
  4. 基於最小二乘法構建線性迴歸模型在這裡插入圖片描述
  5. 代價函式y代表真實結果，y^代表預測值
  6. 梯度下降法是一種方法，優化的是代價函式

線性迴歸模型效能的評估

  1. 殘差圖：以殘差為縱座標，以任何其他指定的量為橫座標的散點圖。度量線性迴歸模型的視覺化工具
  2. MSE 均方誤差在這裡插入圖片描述
  3. 決定係數 R^2：可以看做是MSE的標準化版本Var(y)表示方差
    Var(y)表示方差

正則化

線性迴歸中的正則化（目的解決過擬合的現象）
過擬合的原因：1.訓練資料過少，2.特徵過多，3.模型過於複雜

  1. 嶺迴歸在這裡插入圖片描述
  2. LASSO迴歸在這裡插入圖片描述
  3. 總結在這裡插入圖片描述

相關推薦

線性迴歸（一）

線性迴歸 單變數線性迴歸的目標是：通過模型來描述某一特徵（解釋變數X）與連續輸出（目標變數y）之間的關係，當只有一個解釋變數時線性模型定義如下。y=W0+W1X。W0成為函式在y軸上的截距，W1為係數。目標是通過學習得到線性方程的兩個權值，並用他們描述解釋變數和目標變數之間的關係

【深度學習】線性迴歸（一）原理及python從0開始實現

文章目錄 線性迴歸 單個屬性的情況 多元線性迴歸 廣義線性模型 實驗資料集 介紹 相關連結 Python實現 環境 編碼

TensorFlow之線性迴歸（一）

線性迴歸屬於有監督學習，此類問題，根據帶標註的資訊去訓練一個推斷模型。該模型覆蓋一個數據集，並且對不存在的新樣本進行預測。該模型確定以後，構成模型的運算也就固定。在各運算過程有一些參與運算的數值，在訓練過程不斷更新，使模型能夠學習，並對其輸出進行調整。 雖然推斷不同模型在運算數量和組合方

Machine Learning第二講[多變數線性迴歸] --（一）多變數線性迴歸

內容來自Andrew老師課程Machine Learning的第二章內容的Multivariate Linear Regression部分。 一、Multiple Features（多特徵） 1、名詞 （1）mm：樣本的數量，上例中m=4 （2）nn

第5章 線性迴歸（一 理論講解）

開發IDE：Anaconda 3（python3.6.5） 迴歸是由達爾文（Charles Darwin）的表兄弟Francis Galton發明的。Galton於1877年完成了第一次迴歸預測，目的是根據上一代豌豆種子（雙親）的尺寸來預測下一代豌豆種子（孩子）

機器學習方法：迴歸（一）：線性迴歸Linear regression

開一個機器學習方法科普系列：做基礎回顧之用，學而時習之；也拿出來與大家分享。數學水平有限，只求易懂，學習與工作夠用。週期會比較長，因為我還想寫一些其他的，呵呵。 content: linear regression, Ridge, Lasso Logi

數據結構之線性表（一）

不存在 ear public 線性結構 turn 過程 結構 length class 一、線性表的特性 　　1、線性結構的特性 　　（1）集合中必存在唯一的“第一元素”和唯一的“最後元素”。 　　（2）除最後一個元素之外，均有唯一的後繼和唯一的前驅。 　　2、線性表的基本

簡單線性迴歸（ols）-py

簡單的線性迴歸，主要是sklearn庫的學習以及程式碼的實現 http://scikit-learn.org/stable/index.html # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Nov 1 16:51:59 2018 @autho

資料結構與演算法——線性表（一）

#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define LIST_INIT_SIZE 200 #define LISTINCREASE 10 #define ERROR 0 #define OK 1 typedef int Elemt

【機器學習】softmax迴歸（一）

在 softmax迴歸中，我們解決的是多分類問題（相對於 logistic 迴歸解決的二分類問題），類標  可以取  個不同的值（而不是 2 個）。因此，對於訓練集 ，我們有 。（注意此處的類別下標從 1 開始，而不是 0）。例如，在 M

形象理解線性代數（一）——什麼是線性變換？

在之前學習線性代數的時候，我們總是說矩陣乘以向量就是對其進行了線性變換，而且我們可以很容易的計算出結果，但是我們並不知道其在形象的幾何角度有什麼意義。於是我們可以這樣來理解： 首先，向量可以有三種表示形式，帶有箭頭的有向線段，符號以及，下面我們將在這三種表示中來回轉換，並且以二維空間為例，來說明

線性代數（一）-行列式

一、二階和三階行列式 1.二階行列式 PS：只適用於二元線性方程； 2.三階行列式   二、全排列及其逆序數 1.全排列 把n個不同的元素排成一列，叫做這n個元素的全排列； 2.逆序數 對於n個不同的元素，先規定各元素之間有一個標準次序，

線性迴歸（二）

本文參考： 1)崔家華：https://cuijiahua.com/blog/2017/12/ml_12_regression_2.html 2)zsffuture: https://blog.csdn.net/weixin_42398658/article/details/835

深度學習入門logistic迴歸（一）

Logistic迴歸(一) 如果我們想要識別照片裡是不是貓： 首先需要知道的是一幅圖片是由畫素點組成的，這些畫素點組成三維的矩陣，分別表示了R、G、B三個二維的畫素矩陣，這三個二維矩陣有著同樣的大小，假設是ixj。將這些畫素寫入一個一維的矩陣X中x=[

【深度學習】Softmax迴歸（一）概念和原理

文章目錄 概述 Softmax Softmox迴歸模型 向量形式 Softmax運算 交叉熵損失函式 真實標籤的變換 平方損失函式 交叉熵損失函式

【深度學習】線性迴歸（三）使用MXNet深度學習框架實現線性迴歸

文章目錄 概述 程式碼 概述 這篇文章使用MXNet深度學習框架中的Gluon包實現小批量隨機梯度下降的線性迴歸問題。可以參考我的上一篇文章【深度學習】線性迴歸（二）小批量隨機梯度下降及其python實現。 主要包

【深度學習】線性迴歸（二）小批量隨機梯度下降及其python實現

文章目錄 概述 小批量隨機梯度下降 解析解和數值解 小批量隨機梯度下降 python實現 需要的先驗知識 程式碼和實驗 概述 本文

通俗理解線性迴歸（二）

題外話：在上一篇中聊了一下線性迴歸的一些概念和損失函式的形式，那這篇就接著上一篇的思路來聊聊線性迴歸的正規方程解。（如果你是小白，可以點進上一篇的傳送門看看，沒準能讓你對線性迴歸有個大概的認識） 3.怎樣計算出線性迴歸的解？ 上一篇中的最後聊到了損失函式是個什麼鬼，看懂了的老鐵們

統計學（二）之一般線性模型（一）

一般線性模型 統計博大精深，學習永無止境（被搞死） GLM（General Linear Model） 一、一般線性模型的組成 方差分析（ANOVA） 成組設計的方差分析 配伍設計的方差分析 多因素方差分

python 資料結構線性表（一） --- 順序儲存表

python 的內建資料結構很強大，分裝的很好。為了描述基本的資料結構演算法，用python 來實現一遍。 線性表有多種，其中安裝儲存結構就用順序儲存和連結的，先實現順序結構的。 線性表 List 零個或多個數據元素的有限序列