线性回归应该是我们听过次数最多的机器学习算法了。在一般的统计学教科书中，最后都会提到这种方法。因此该算法也算是架起了数理统计与机器学习之间的桥梁。线性回归虽然常见，但是却并不简单。...

正则化是用来防止过拟合的方法。在最开始学习机器学习的课程时，只是觉得这个方法就像某种魔法一样非常神奇的改变了模型的参数。

线性回归作为一种回归分析技术，其分析的因变量属于连续型变量，如果因变量转变为离散型变量，将转换为分类问题。

在说逻辑回归前，还是得提一提他的兄弟，线性回归。在某些地方，逻辑回归算法和线性回归算法是类似的。但它和线性回归最大的不同在于，逻辑回归是作用是分类的。...

文章目录sklearn learnsklearn learn# -*- coding:utf-8 -*-# /usr/bin/pythonimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npa = [[1,2,3,4],[2,3,4,5],[3,4,5,6...

文章目录回归分析OLS回归的使用场景异常值分析利群点高杠杆值点强影响点回归分析通过一个或者多个变量预测响应变量的方法。[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-8EokBER4-159332...

文章目录线性回归代码实现 代码实现图象线性回归代码实现代码实现#! /bin/python3# -*-encoding="utf-8"-*-# __Author__ ="ErrolYan"# __Time__="2018.12.23"from argparse import Namespace......

Glmnet是一个通过惩罚最大似然关系拟合广义线性模型的软件包。正则化路径是针对正则化参数λ的值网格处的lasso或Elastic Net（弹性网络）惩罚值计算的。该算法非常快，并且可以利用输入矩阵中的稀疏性 x。它适合线性，逻辑和...

我们在这里对公寓进行分组（这也可以通过简单的回归，这里5个解释变量并不重要）。我们可以重新排列

定义输入变量x,输出变量y；初始化线性回归中的参数:w,b；根据公式给出预测结果，计算误差，使用梯度下降优化；不断的训练，直到达到最大的训练次数(或考虑达到最小的误差要求)，结束训练，输出最终的结果；...