Concept in English Coding Portion 评估回归的性能指标--R平方指标 比较分类和回归 Continuous supervised learning 连续变量监督学习 Regression 回归 Continuous:有一定次序,且可以比较大小 一.Concept in English Slope: 斜率 Intercept: 截距 coefficient:系数 二.Coding Portion Google: sklearn regression import n…

多变量线性回归 之前讨论的都是单变量的情况.例如房价与房屋面积之前的关系,但是实际上,房价除了房屋面积之外,还要房间数,楼层等因素相关.那么此时就变成了一个多变量线性回归的问题.在实际问题中,多变量的线性回归问题是更加常见的. 下面这个例子就是表明了我上面所说的情况. 之前的单变量线性回归的问题,最后求解得到的是一个线性方程.那么在多变量线性回归中,得到的是: 其中X,theta都是一个n阶向量.那么最后的表示方式就变为了: h 是theta的转置与X的乘积. 多变量梯度下降 和单变量的线性回归…

参考资料:openclassroom 线性回归(Linear Regression) 为了拟合10岁以下儿童年龄(x1)与身高(y)之间的关系,我们假设一个关于x的函数h(x): h(x) = Θ0+Θ1*x1 = Θ0*x0+Θ1*x1 = ΘT*x (其中x0=1, x=[x0, x1]) 我们的目的是求出Θ,使得h(x)接近真实的y. 因此我们需要在m个训练样本(x,y)上使得h(x)与y的平方误差最小. 也就是最小化J(Θ) =1/(2*m) * ∑i(h(x(i))-y(i))2 分母…

每次比赛都需要查一下,这次直接总结到自己的博客中. 以这个为例子: 2.线性方程的相关计算 x=[1,2,3,4,5]';%参数矩阵 X=[ones(5,1),x];%产生一个5行一列的矩阵,后接x矩阵 Y=[3.95,5.23,7.6,9.48,11.89]'; [b,bint,r,rint,stats]=regress(Y,X) %b为方程相关系数 %r表示残差 %rint表示置信区间 %stats适用于检验回归模型的统计量 得到 b = 1.5910 2.0130 bint = 0.448…

1. 主要观点 线性模型是线性回归和线性分类的基础 线性回归和线性分类模型的差异主要在于损失函数形式上,我们可以将其看做是线性模型在多维空间中“不同方向”和“不同位置”的两种表现形式 损失函数是一种优化技术的具体载体,影响损失函数不同形式的因素主要有: 和谁比:和什么目标比较损失 怎么比:损失比较的具体度量方式和量纲是什么 比之后如何修正参数:如果将损失以一种适当的形式反馈给原线性模型上,以修正线性模式参数 在这篇文章中,笔者会先分别介绍线性回归(linear regression)和线性分类(…

翻译来自:http://news.csdn.net/article_preview.html?preview=1&reload=1&arcid=2825492 摘要:本文解释了回归分析及其优势,重点总结了应该掌握的线性回归.逻辑回归.多项式回归.逐步回归.岭回归.套索回归.ElasticNet回归等七种最常用的回归技术及其关键要素,最后介绍了选择正确的回归模型的关键因素. [编者按]回归分析是建模和分析数据的重要工具.本文解释了回归分析的内涵及其优势,重点总结了应该掌握的线性回归.逻辑回归…

从Ⅱ到Ⅳ都在讲的是线性回归,其中第Ⅱ章讲得是简单线性回归(simple linear regression, SLR)(单变量),第Ⅲ章讲的是线代基础,第Ⅳ章讲的是多元回归(大于一个自变量). 本文的目的主要是对Ⅱ章中出现的一些算法进行实现,适合的人群为已经看完本章节Stanford课程的学者.本人只是一名初学者,尽可能以白话的方式来说明问题.不足之处,还请指正. 在开始讨论具体步骤之前,首先给出简要的思维路线: 1.拥有一个点集,为了得到一条最佳拟合的直线: 2.通过“最小二乘法”来衡量拟合程…

这篇博客从一种方式推导了Linear regression 线性回归的概率解释,内容来自Standford公开课machine learning中Andrew老师的讲解. 线性回归的概率解释 在Linear regression中我们人为的定义了,损失函数,然而我们并没有说明为什么我们会选择最小二乘作为我们的损失函数. 下面是一种概率解释:让我们回到一开始的式子来看一看,一开始我们定义线性回归方程,其中是我们的误差项,那么对于我们假设它是独立同分布(IID)的高斯分布,即(假设它为高斯分布,我们…

第9章 树回归 <script type="text/javascript" src="http://cdn.mathjax.org/mathjax/latest/MathJax.js?config=default"></script> 树回归 概述 我们本章介绍 CART(Classification And Regression Trees, 分类回归树) 的树构建算法.该算法既可以用于分类还可以用于回归. 树回归 场景 我们在第 8 章…

第8章 预测数值型数据:回归 <script type="text/javascript" src="http://cdn.mathjax.org/mathjax/latest/MathJax.js?config=default"></script> 回归(Regression) 概述 我们前边提到的分类的目标变量是标称型数据,而回归则是对连续型的数据做出处理,回归的目的是预测数值型数据的目标值. 回归 场景 回归的目的是预测数值型的目标值.…