线性回归概念及基本原理

博观风向标 2023-01-12 23:10:04

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线性回归概念及基本原理

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看了Stanford的Andrew Ng老师的机器学习公开课中关于Logistic Regression的讲解，然后又看了《机器学习实战》中的LogisticRegression部分，写下此篇学习笔记总结一下。首先说一下我的感受，《机器学习实战》一书在介绍原理的同时将全部的算法用源代码实现，非常具有操作性，可以加深对算法的理解，但是美中不足的是在原理上介绍的比较粗略，很多细节没有具体介绍。所以，对于没有基础的朋友（包括我）某些地方可能看的一头雾水，需要查阅相关资料进行了解。所以说，该书还是比较适合有基础的朋友。

共分三部分：1.线性回归理论部分 2.代码实现 3.课后拓展一.线性回归概念及基本原理 概念：是一种统计方法,来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系。一元线性回归：y = w * x + b 任务：根据训练数据预测一元线性回归模型，并用验证数据验证预测的一元线性回归模型是否正确。...

1.线性回归(Linear Regression) 1.1什么是线性回归 我们首先用弄清楚什么是线性，什么是非线性。（1）线性：两个变量之间的关系是一次函数关系的——图象是直线，叫做线性。注意：题目的线性是指广义的线性，也就是数据与数据之间的关系。（2）非线性：两个变量之间的关系不是一次函数关系的——图象不是直线，叫做非线性。相信通过以上两个概念大家已经很清楚了，其次我们经常说的回归回归到底是什么意思呢。回归：人们在测量事物的时候因为客观条件所限，求得的都是测量值，而不是事物真实的值，为了能够得到

文章目录0、前言1、线性回归的概念1.1 线性回归的原理1.2 线性回归的一般形式：1.3 概率角度的诠释为什么使用均方误差?2、线性回归损失函数、代价函数与目标函数2.1 L1正则——Lassio回归2.2 L2正则——Ridge回归2.3 Elastic Net回归3、线性回归的优化方法3.1 梯度下降法3.2 最小二乘法矩阵求解3.3 牛顿法3.4 拟牛顿法4、线性回归的评价指标5、skle...

初步了解线性回归

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