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…

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'…

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) ------------------------------…

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…