线性回归是预测连续值的一种模型，是机器学习最基础的模型之一。可以看作是单层的神经网络。1.线性回归模型：Y=XW+b X,W,Y均为张量2.损失函数：求解真实值和预测值之间的误差，在预测连续值时，我们常使用的损失函数公式为均方误差(平均平方误差)，公式如下： 我们训练模型的目的就是找出使损失函数值最小的权重参数W和偏置参数b。参数迭代：求解各个参数的梯度(反向传播)，通过梯度
《机器学习：公式推导与代码实践》鲁伟著读书笔记。在机器学习的学习过程中，相信大家首先要学习的就是线性模型。而线性模型中，线性回归（Linear Regression）是一种非常经典方法。现在我从线性回归的数学原理出发，手推数学公式，并结合python代码，对线性回归模型进行系统性的总结。线性回归的数学原理线性回归从实质上说为通过训练进而得到一个线性模型来根据输入数据来拟合输出。面对多元化的线性回归
如果你的训练集有超过百万个特征，你会选择什么线性回归训练算法？ 答： 随机梯度下降或者小批量梯度下降。在内存允许时，还可以使用批量梯度下降。但是由于计算复杂度随特征数量的增加而快速提升（比二次方还高），因此不能使用标准方程。如果你的训练集里特征的数值大小迥异，什么算法可能会受到影响？受影响程度如何？你应该怎么做？ 答：成本函数将呈现细长的碗状，导致梯度下降需要很长时间才能收敛。可以通过对数据进行缩
标准误其实就是标准差的一种，不过二者的含义有所区别：
标准差计算的是一组数据偏离其均值的波动幅度，不管这组数是总体数据还是样本数据。你看standard deviation，说的就是“偏离”，只是在翻译为中文时，失去了其英文涵义。
而标准误，衡量的是我们在用样本统计量去推断相应的总体参数（常见如均值、方差等）的时候，一种估计的精度。样本统计量本身就是随机变量，每一次抽样，都可以根据抽出的样本情
一、普通线性回归 原理：分类的目标变量是标称型数据，而回归将会对连续型的数据做出预测。 应当怎样从一大堆数据里求出回归方程呢？ 假定输人数据存放在矩阵X中，而回归系数存放在向量W中。那么对于给定的数据X1, 预测结果将会通过 Y=X*W 给出。现在的问题是，手里有一些X和对应的Y,怎样才能找到W呢？ 一个常用的方法就是找出使误
机器学习一，常见符号h(x) = M = #training examples 训练数目 #代表着数目。x = “inputs”/feature x是输入，或者有叫特征。y = “output”/target variable。= training example 训练实例。表示的是第b个训练实例里面的第a个参数(上标指的是训练实例，下标指的是参数的顺序。n = #feature n代表的是特征的
1.经典线性模型——logistic 回归算法描述2. logistic 回归：线性模型做分类任务用一个单调可微函数将分类任务的真实标记与线性回归模型的预测值联系起来。线性回归模型产生的预测值z为实值，将实值z转换为0/1,完成2分类。单位阶跃函数符合理想情况： 单位阶跃函数不连续，不能直接用作上述联系函数，对数几率函数logistic function是一定程度上近似单位阶跃函数的“替代函数”。
本文将进学习机器学习的第一个算法------线性回归，首先分析什么是线性回归，然后进行预测鲍鱼年龄的实战
一 什么是回归？回归的目的是预测数值型的目标值，最直接的办法是依据输入，写入一个目标值的计算公式。 假如你想预测小姐姐男友汽车的功率，可能会这么计算： HorsePower = 0.0015 * an
文章目录原文章链接1、什么是一元线性回归1.2、线性回归解决什么问题1.3、实现一元线性回归1.4、使用sklearn实现一元线性回归2、多元线性回归2.2、使用sklearn实现多元线性回归2.3、MSE2.4、RMSE2.5、MAE2.6、R^22.7、模型评价方法总结3、多项式回归代码实现4、逻辑回归解决分类问题4.2、使用sklearn实现逻辑回归4.3、超参数使用4.4、多项式逻辑回归
线性回归应用情况应用条件与相关关系的联系&区别分类1. 线性2.非线性名词解释一元线性回归回归模型的建立方法回归方程的有效性检验1.方差分析法2.决定系数r^2法3.回归系数b法相关系数r的显著性检验回归方程的预测与综合步骤1.预测2.回归与相关分析的综合运用步骤 应用情况需要用一定数学模型表述变量相关关系需要用x估计y值或者所在区间应用条件变量之间为线性关系（通过散点图观察）正态性（y
文章目录什么是回归？一、用线性回归找到最佳拟合直线二、局部加权线性回归三、示例：预测鲍鱼的年龄四、缩减系数来“理解”数据1、岭回归2、lasso3、前向逐步回归五、示例：预测乐高玩具套装的价格1、获取数据2、建立模型六、总结 什么是回归？回归的目的是预测数值型的目标值。最直接的办法是依据输入写出一个目标值的计算公式。假如你想预测小姐姐男友汽车的功率，可能会这么计算：HorsePower = 0.
客户生命周期可分为四个阶段：潜在客户阶段、响应客户阶段、既得客户阶段、流失客户阶段本章整体是一个客户价值预测的案例，背景是某信用卡公司在地推活动之后，获取了大量客户的信用卡申请信息，其中一个部分客户顺利开卡，并且有月消费记录，而另外一部分客户没有激活信用卡。公司的营销部门希望对潜在消费能力高的客户进行激活卡普的影响活动。在营销活动之前，需要对客户的潜在价值进行预测，或分析不同客户特征对客户价值的影
个人认为主要有两个原因。原因一：为了让估计出的回归系数是无偏估计。总体参数的估计值必须符合一些好的特性才行，比如无偏性，相合性（一致性），有效性之类的，否则你的估计值就是瞎猜。如果假定误差均值为零，则最小二乘估计出来的回归系数就是无偏的。一个估计量并不是说无偏就一定好，也可以有偏。如果有偏，只要它和无偏估计量相比较“均方误差”更小，则我们就可以选用有偏的估计量。比如岭回归得到的回归系数就是有偏估计
Part1描述统计描述统计是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。描述统计分为集中趋势分析和离中趋势分析和相关分析三大部分。集中趋势分析：集中趋势分析主要靠平均数、中数、众数等统计指标来表示数据的集中趋势。例如被试的平均成绩多少？是正偏分布还是负偏分布？离中趋势分析：离中趋势分析主要靠全距、四分差、平均差、方差（协方差：用
线性回归 1、基本概念线性回归假设因变量与自变量之间存在线性关系，因变量可通过自变量线性叠加而得到，即因变量和自变量之间可用如下方式表示。式中为自变量，为权重系数，为偏置。线性回归就是要解决如何利用样本求取拟合出上述表达式，获得最佳直线的问题。最常用的就是最小二乘法。最小二乘法：最佳拟合线下，将已知样本的自变量代入拟合直线，得到的观测值与实际值之间的误差平方和最小。2、一元线性回归为了好理解，先从
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2023-11-22 17:09:17
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方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。统计中的方差（样本方差）是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。 在统计描述中，方差用来计算每一个变量（观察值）与总体均数之间的差异。为避免出现离均差总和为零，离均差平方和受样本含量的影响，统计学
# Python 对数线性回归系数实现教程
## 一、流程概述
下面是实现 Python 对数线性回归系数的步骤概览：
```mermaid
gantt
title Python 对数线性回归系数实现流程
section 教学步骤
准备数据集 :a1, 2022-01-01, 1d
数据预处理 :a2, after a1,
# Python线性回归系数显著教程
## 1. 流程
我们首先来看整个实现“python线性回归系数显著”的流程，可以用下表展示：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 准备数据集 |
| 2 | 构建线性回归模型 |
| 3 | 计算系数的显著性 |
| 4 | 判断系数是否显著 |
## 2. 操作
### 步骤1：准备数据集
```python
#
1. 先修知识设多元线性回归方程的模型为\[Y=\beta_0+\beta_1X_1+\beta_2X_2+\cdots+\beta_pX_p \]可令\(X_0=1\)，则模型可写做：\[Y=\beta_0X_0+\beta_1X_1+\beta_2X_2+\cdots+\beta_pX_p \]表示成矩阵形式为：\[Y=\beta X\]其中，\[\beta = \left[\begin{ma
@创建于：2022.12.17 @修改于：2022.12.17 文章目录1、未标准化回归系数2、标准化回归系数3、两者的区别4、手动计算5、计算样例6、参考资料 1、未标准化回归系数通常我们在构建多因素回归模型时，方程中呈现的是未标准化回归系数，它是方程中不同自变量对应的原始的回归系数。它反映了在其他因素不变的情况下，该自变量每变化一个单位对因变量的作用大小。通过未标准化回归系数和常数项构建的方程
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2023-08-21 22:22:57
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