- 基于糖尿病数据集的多元线性回归(附MATLAB源代码) 基于糖尿病数据集的多元线性回归(附MATLAB源代码)
- 写在前面:大家好!我是【AI 菌】,一枚爱弹吉他的程序员。我热爱AI、热爱分享、热爱开源! 这博客是我对学习的一点总结与记录。如果您也对 深度学习、机器视觉、算法、Python、C++ 感兴趣,可以关注我的动态,我们一起学习,一起进步~ 我的博客地址为:【AI 菌】的博客 我的Github项目地址是:【AI 菌】的Github 文章目录 ... 写在前面:大家好!我是【AI 菌】,一枚爱弹吉他的程序员。我热爱AI、热爱分享、热爱开源! 这博客是我对学习的一点总结与记录。如果您也对 深度学习、机器视觉、算法、Python、C++ 感兴趣,可以关注我的动态,我们一起学习,一起进步~ 我的博客地址为:【AI 菌】的博客 我的Github项目地址是:【AI 菌】的Github 文章目录 ...
- image.png 0.机器学习回顾: 监督学习: 从训练数据中学习模型,对测试数据进行预测 监督:每个样本均有一个已知的输出项(类标签) (1)分类模型(分类器):二分类,多分类 决策树算法,KNN算法,SVM算法,感知机,神经网络 逻辑斯特回归(分类模型,主要二分类,ovr-one vs rest) 朴素贝叶斯(分类模型,求解分类概率) (2)回归模型(回归器)... image.png 0.机器学习回顾: 监督学习: 从训练数据中学习模型,对测试数据进行预测 监督:每个样本均有一个已知的输出项(类标签) (1)分类模型(分类器):二分类,多分类 决策树算法,KNN算法,SVM算法,感知机,神经网络 逻辑斯特回归(分类模型,主要二分类,ovr-one vs rest) 朴素贝叶斯(分类模型,求解分类概率) (2)回归模型(回归器)...
- 本节书摘来自华章计算机《Python数据挖掘与机器学习实战》一书中的第3章,第3.2.3节,作者是方巍 。 本节书摘来自华章计算机《Python数据挖掘与机器学习实战》一书中的第3章,第3.2.3节,作者是方巍 。
- 本节书摘来自华章计算机《Python数据挖掘与机器学习实战》一书中的第3章,第3.2.2节,作者是方巍 。 本节书摘来自华章计算机《Python数据挖掘与机器学习实战》一书中的第3章,第3.2.2节,作者是方巍 。
- 1. Gradient Descent(梯度下降)梯度下降算法是很常用的算法,可以将代价函数J最小化。它不仅被用在线性回归上,也被广泛应用于机器学习领域中的众多领域。1.1 线性回归问题应用我们有一个函数J(θ0,θ1),要使其最小化minJ(θ0,θ01):Outline对θ0,θ1开始进行一些猜测通常将初θ0,θ1初始化为0在梯度算法中,要做的就是不停的一点点改变θ0和θ1试图通过这种改... 1. Gradient Descent(梯度下降)梯度下降算法是很常用的算法,可以将代价函数J最小化。它不仅被用在线性回归上,也被广泛应用于机器学习领域中的众多领域。1.1 线性回归问题应用我们有一个函数J(θ0,θ1),要使其最小化minJ(θ0,θ01):Outline对θ0,θ1开始进行一些猜测通常将初θ0,θ1初始化为0在梯度算法中,要做的就是不停的一点点改变θ0和θ1试图通过这种改...
- 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 预测房屋价格下图是俄勒冈州波特兰市的住房价格和面积大小的关系: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(Regress... 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 预测房屋价格下图是俄勒冈州波特兰市的住房价格和面积大小的关系: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(Regress...
- 可分为线性回归分析和非线性回归分析。如果在回归分析中,只包括一个自变量和一个因变量,且二者的关系可用一条直线近似表示,这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量,且因... 可分为线性回归分析和非线性回归分析。如果在回归分析中,只包括一个自变量和一个因变量,且二者的关系可用一条直线近似表示,这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量,且因...
- 一、什么是回归? 回归的目的是为了预测,比如预测明天的天气温度,预测股票的走势… 回归之所以能预测是因为他通过历史数据,摸透了“套路”,然后通过这个套路(或者说规律)来预测未来的结果。 二、什么是... 一、什么是回归? 回归的目的是为了预测,比如预测明天的天气温度,预测股票的走势… 回归之所以能预测是因为他通过历史数据,摸透了“套路”,然后通过这个套路(或者说规律)来预测未来的结果。 二、什么是...
- 文章目录 2 引入2.1 模型概述2.1.1 预测房价问题2.1.2 符号 2.2 代价函数2.3 代价函数的用处2.4 回到问题2.5 梯度下降2.6 梯度下降知识点总结2.7 线性回归模... 文章目录 2 引入2.1 模型概述2.1.1 预测房价问题2.1.2 符号 2.2 代价函数2.3 代价函数的用处2.4 回到问题2.5 梯度下降2.6 梯度下降知识点总结2.7 线性回归模...
- 文章目录 致谢 9 线性回归再相遇9.1 再遇9.1.1 概述9.1.2 矩阵和向量9.1.3 矩阵加减乘除9.1.3.1 矩阵——矩阵加减9.1.3.2 矩阵——标量加减乘9.1.3.3 矩... 文章目录 致谢 9 线性回归再相遇9.1 再遇9.1.1 概述9.1.2 矩阵和向量9.1.3 矩阵加减乘除9.1.3.1 矩阵——矩阵加减9.1.3.2 矩阵——标量加减乘9.1.3.3 矩...
- 文章目录 十 岭回归10.1 岭回归的接口10.2 岭回归处理房价预测 十 岭回归 岭回归是线性回归的改进,有时候迫不得已我们的参数确实不能少,这时候过拟合的现象就可能发生。为了避免过... 文章目录 十 岭回归10.1 岭回归的接口10.2 岭回归处理房价预测 十 岭回归 岭回归是线性回归的改进,有时候迫不得已我们的参数确实不能少,这时候过拟合的现象就可能发生。为了避免过...
- 最小二乘法代数表示方法 假设多元线性方程有如下形式: f ( ... 最小二乘法代数表示方法 假设多元线性方程有如下形式: f ( ...
- 如果您的数据点显然不适合线性回归(穿过数据点之间的直线),那么多项式回归可能是理想的选择。它的出现就是为了弥补线性回归。 像线性回归一样,多项式回归使用变量 x 和 y 之间的关系来找到绘制数据点线的最... 如果您的数据点显然不适合线性回归(穿过数据点之间的直线),那么多项式回归可能是理想的选择。它的出现就是为了弥补线性回归。 像线性回归一样,多项式回归使用变量 x 和 y 之间的关系来找到绘制数据点线的最...
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