机器学习多元线性回归实例

目录 一.模型简介 二.求解过程 总结 一.模型简介 一元线性回归是一个主要影响因素作为自变量来解释因变量的变化,在现实问题研究中,因变量的变化往往受几个重要因素的影响,此时就需要用两个或两个以上的影 ...

一.python机器学习–线性回归 线性回归是最简单的机器学习模型,其形式简单,易于实现,同时也是很多机器学习模型的基础. 对于一个给定的训练集数据,线性回归的目的就是找到一个与这些数据最吻合的线性函 ...

本文实例讲述了基于PHP实现的多元线性回归模拟曲线算法.分享给大家供大家参考,具体如下: 多元线性回归模型: y = b1x1 + b2x2 + b3x3 +...... +bnxn; 我们根据一组数 ...

为了检验自己前期对机器学习中线性回归部分的掌握程度并找出自己在学习中存在的问题,我使用C语言简单实现了单变量简单线性回归. 本文对自己使用C语言实现单变量线性回归过程中遇到的问题和心得做出总结. 线性 ...

目录 1. 读取数据 2.定义代价函数 3. 梯度下降 4.可视化展示 1. 读取数据 首先要做的就是读取数据,请自行准备一组适合做多元回归的数据即可.这里以data.csv为例,这里做的是二元回归. ...

R小白几天的摸索 红色为输入,蓝色为输出 输入数据 先把数据用excel保存为csv格式放在"我的文档"文件夹 打开R软件,不用新建,直接写 回归计算 求三个平方和 置信区间(95 ...

目录 一.什么是线性回归 1.线性回归简述 2.数组和矩阵 数组 矩阵 3.线性回归的算法 二.权重的求解 1.正规方程 2.梯度下降 三.线性回归案例 1.案例概述 2.数据获取 3.数据分割 4. ...

目录 前言: 1.简单线性回归模型 2.多元线性回归模型 2.1 应用F检验法完成模型的显著性检验 2.2应用t检验法完成回归系数的显著性检验 3.基于回归模型识别异常点 4.含有离散变量的回归模型 ...

对于大多数数据科学家而言,线性回归方法是他们进行统计学建模和预测分析任务的起点.这种方法已经存在了 200 多年,并得到了广泛研究,但仍然是一个积极的研究领域.由于良好的可解释性,线性回归在商业数据上 ...

目录 计算实例 分析 模型的进一步分析 计算实例 例 6.9 某大型牙膏制造企业为了更好地拓展产品市场,有效地管理库存,公司董事会要求销售部门根据市场调查,找出公司生产的牙膏销售量与销售价格,广告投入 ...

目录 概述 例子 通俗解释 数学推导 误差 评估方法 梯度下降 批量梯度下降 随机梯度下降 小批量梯度下降法 案例一 概述 线性回归的定义是: 目标值预期是输入变量的线性组合. 线性模型形式简单, 易 ...

目录 最小二乘法 代价函数与最小二乘法 向量到子空间的距离与最小二乘法 最小二乘法与多项式拟合 多项式拟合结果绘图: 最小二乘法与多元线性回归 多元线性回归结果绘图: 最小二乘法 大部分的最小二乘法公 ...

匹萨的直径与价格的数据 %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt def runplt(): plt.figure() plt.title( ...

目录 1.背景知识 1.1 插值.拟合.回归和预测 1.2 线性回归 2.Statsmodels 进行线性回归 2.1 导入工具包 2.2 导入样本数据 2.3 建模与拟合 2.4 拟合和统计结果的输 ...

目录 1线性回归 1.1简单线性回归 1.2多元线性回归 1.3使用sklearn中的线性回归模型 1线性回归 1.1简单线性回归 在简单线性回归中,通过调整a和b的参数值,来拟合从x到y的线性关系. ...

目录 1.线性与非线性回归 案例讲解 1.数据集 2.读取训练数据Income.csv并可视化展示 3.利用Tensorflow搭建和训练神经网络模型[线性回归模型的建立] 4. 模型预测 1.线性与 ...

本文实例讲述了Python通过TensorFLow进行线性模型训练原理与实现方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 1.相关概念 例如要从一个线性分布的途中抽象出其y=kx+b的分布规律 特征是输入变 ...

目录 1.概述 1.1 有监督学习 1.2 多项式回归 2 概念 3 案例实现——方法1 3.1 案例分析 3.2 代码实现 3.3 结果 3.4 可视化 4 案例实现——方法2 4.1 代码 4.2 ...