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  2024年02月13日

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  機(jī)器學(xué)習(xí)——線性回歸/嶺回歸/Lasso回歸

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  2024年02月10日

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  機(jī)器學(xué)習(xí)~從入門到精通（二）線性回歸算法和多元線性回歸

  SimpleLinearRegression.py moduel_selection.py draft.py lin_fit(x,y) lin_fit2(x,y) x.shape y.shape MSE mean squared error 均方誤差 R squared error

  2024年02月01日

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  2024年04月22日

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  【機(jī)器學(xué)習(xí)】線性回歸（超詳細(xì)）

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  2024年02月09日

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  機(jī)器學(xué)習(xí)——線性回歸、梯度下降

  監(jiān)督學(xué)習(xí) ：學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)帶有標(biāo)簽 無監(jiān)督學(xué)習(xí) ：沒有任何的標(biāo)簽，或者有相同的標(biāo)簽 其他：強(qiáng)化學(xué)習(xí)、推薦系統(tǒng)等 還是房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)的例子， 訓(xùn)練集如下： 定義各個(gè)變量的含義如下： m——代表訓(xùn)練集中實(shí)例的數(shù)量 x——代表特征/輸入變量 y——代表目標(biāo)變量/輸出變量 (x,y)——代

  2024年02月07日

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  機(jī)器學(xué)習(xí)——線性回歸

  基于Python實(shí)現(xiàn)線性回歸、預(yù)測(cè)和建模評(píng)估。 1 模型設(shè)定 以Boston數(shù)據(jù)集為例，其中MEDV是標(biāo)簽，其余均為特征變量 CRIM per capita crime rate by town ZN proportion of residential land zoned for lots over 25,000 sq.ft. INDUS proportion of non-retail business acres per town CHAS Charles River dummy variable (= 1 if tract bounds

  2024年02月04日

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• 【機(jī)器學(xué)習(xí)】單變量線性回歸

  機(jī)器學(xué)習(xí)：從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，而不依賴于規(guī)則下編程的一種算法 Goal: (min_{w,b}(J(w, b))) - 提供一種衡量一組特定參數(shù)與訓(xùn)練數(shù)據(jù)擬合程度的方法 right answer x - y label categories Regression Classification structure || pattern categories Clustering Anomaly detection 異常檢測(cè) Dimensionality reduction 降維 預(yù)測(cè)數(shù)

  2024年02月15日

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  【機(jī)器學(xué)習(xí)】線性回歸模型詳解

  PS：本文有一定閱讀門檻，如果有不明白的地方歡迎評(píng)論詢問！ 接下來我們將要學(xué)習(xí)我們的第一個(gè)模型——線性回歸。比如說我需要根據(jù)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)某個(gè)面積的房子可以賣多少錢 接下來我們會(huì)用到以下符號(hào)： m:訓(xùn)練樣本數(shù)量 x:輸入值，又稱為屬性值 y:輸出值，是我們需要的結(jié)果

  2024年02月03日

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• 【機(jī)器學(xué)習(xí)】多變量線性回歸

  用向量實(shí)現(xiàn)的代碼，單變量和多變量可以共用 多變量線性回歸相當(dāng)于是單變量的擴(kuò)展，主要還是按照模型假設(shè)、構(gòu)造代價(jià)函數(shù)和研究代價(jià)函數(shù)的最小值這樣的思路展開。 與單變量線性回歸不同的是，多變量線性回歸還可能涉及到 特征縮放的問題 ，主要原因是存在著不同尺度

  2024年02月15日

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