PaddlePaddle实现线性回归

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PaddlePaddle实现线性回归

在本次实验中我们将使用PaddlePaddle来搭建一个简单的线性回归模型,并利用这一模型预测你的储蓄(在某地区)可以购买多大面积的房子.并且在学习模型搭建的过程中,了解到机器学习的若干重要概念,掌握一个机器学习预测的基本流程. 线性回归的基本概念线性回归是机器学习中最简单也是最重要的模型之一,其模型建立遵循此流程:获取数据.数据预处理.训练模型.应用模型. 回归模型可以理解为:存在一个点集,用一条曲线去拟合它分布的过程.如果拟合曲线是一条直线,则称为线性回归.如果是一条二次曲线,则被称为二次…

paddlepaddle使用(一)

paddlepaddle是百度提出来的深度学习的框架,个人感觉其实和tensorflow差不多(语法上面),因为本人也是初学者,也不是很懂tensorflow,所以,这些都是个人观点. 百度的paddlepaddle提出貌似有一段时间了,我是最近才知道的,好奇去看了看,而且最近在看tensorflow,所以想看看paddlepaddle是不是友好一点,说实话,tensorflow还是比较难懂的(对于个人来说).感觉paddlepaddle比tensorflow好的地方在于,paddlepaddl…

paddlepaddle初步印象

从其官网整理了一些资料如下: 1.基本概念基本使用概念 PaddlePaddle是源于百度的一个深度学习平台.PaddlePaddle为深度学习研究人员提供了丰富的API,可以轻松地完成神经网络配置,模型训练等任务. 这里将介绍PaddlePaddle的基本使用概念,并且展示了如何利用PaddlePaddle来解决一个经典的线性回归问题. 2.安装 PaddlePaddle的编译选项 PaddlePaddle的编译选项,包括生成CPU/GPU二进制文件.链接何种BLAS库等.用户可在调用cma…

scikit-learn 线性回归算法库小结

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…

用scikit-learn和pandas学习线性回归

对于想深入了解线性回归的童鞋,这里给出一个完整的例子,详细学完这个例子,对用scikit-learn来运行线性回归,评估模型不会有什么问题了. 1. 获取数据,定义问题没有数据,当然没法研究机器学习啦.:) 这里我们用UCI大学公开的机器学习数据来跑线性回归. 数据的介绍在这: http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Combined+Cycle+Power+Plant 数据的下载地址在这: http://archive.ics.uci.edu/ml/ma…

【scikit-learn】scikit-learn的线性回归模型

内容概要怎样使用pandas读入数据怎样使用seaborn进行数据的可视化 scikit-learn的线性回归模型和用法线性回归模型的评估測度特征选择的方法作为有监督学习,分类问题是预測类别结果,而回归问题是预測一个连续的结果. 1. 使用pandas来读取数据 Pandas是一个用于数据探索.数据处理.数据分析的Python库 In [1]: import pandas as pd In [2]: # read csv file directly from a URL and…

线性回归 Linear Regression

成本函数(cost function)也叫损失函数(loss function),用来定义模型与观测值的误差.模型预测的价格与训练集数据的差异称为残差(residuals)或训练误差(test errors). 我们可以通过残差之和最小化实现最佳拟合,也就是说模型预测的值与训练集的数据最接近就是最佳拟合.对模型的拟合度进行评估的函数称为残差平方和(residual sum of squares)成本函数.就是让所有训练数据与模型的残差的平方之和最小. 我们用R方(r-squared)评估预测的效…