什么是线性模型

前提假设：输入变量与输出变量呈线性关系

什么是线性回归

线性回归，可以说是一个线性模型的一个实例

仅有一个变量（one Feature）的线性回归模型，如下，蓝色的点为训练数据，灰色和红色的直线为对训练数据的回归预测，红色的直线为最佳的线性回归模型

如下，蓝色的点为训练数据，训练数据用于预测参数W0和b,其中用于评估模型参数的方法之一为least-squares linear regression,也叫做ordinary least-squares,该评估模型的主要原理就是当平均方差（每个预测值与真实值的差的平方的平均值）为最小值时，w和b的值则为模型的w和b的值

对于线性模型，模型的复杂度依赖于输入数据的权重W,
loss function: 对不准确预测的惩罚（a penalty value for a incorrect prediction）

代码展示

Linear Regression: Least-Squares相关推荐

线性回归（Linear Regression）和最小二乘法（ordinary least squares）
下面是对Andrew Ng的CS229机器学习课程讲义note1做的一部分笔记,按照自己的理解,对note1进行部分翻译,英文水平和知识水平不够,很多认识都不够深刻或者正确,请大家不吝赐教! 一.基本 ...
机器学习之线性回归（Linear Regression）
线性学习中最基础的回归之一,本文从线性回归的数学假设,公式推导,模型算法以及实际代码运行几方面对这一回归进行全面的剖析~ 一:线性回归的数学假设 1.假设输入的X和Y是线性关系,预测的y与X通过线性方 ...
简单线性回归（Simple Linear Regression）和多元线性回归（Multiple Regression）学习笔记
简单线性回归(Simple Linear Regression) 0.前提介绍: 为什么需要统计量? 统计量:描述数据特征 0.1集中趋势衡量 0.1.1均值(平均数,平均值) (mean):(求和除 ...
机器学习实战（七）线性回归（Linear Regression）
目录 0. 前言 1. 假设函数(Hypothesis) 2. 标准线性回归 2.1. 代价函数(Cost Function) 2.2. 梯度下降(Gradient Descent) 2.3. 特征缩 ...
浅谈简单线性回归(Simple linear regression)part3SEE,MSE,SSE的关系
浅谈简单线性回归(Simple linear regression)part3SEE,MSE,SSE的关系 MSE→均方根误差(各数据偏离真实值差值的平方和的平均数 )→Meansquared e ...
多元线性回归算法: 线性回归Linear Regression、岭回归Ridge regression、Lasso回归、主成分回归PCR、偏最小二乘PLS
0. 问题描述输入数据:X=(x1,x2,....,xm)\mathbf{X} = (x_1, x_2,...., x_m)X=(x1,x2,....,xm), 相应标签 Y=(y1,y2,. ...
3. Linear Regression
Linear Regression 简单线性回归简单线性回归形式:Y=β0+β1X1Y=\beta_0+\beta_1X_1Y=β0+β1X1 估计系数残差:ei=yi−y^ie_{i}=y ...
线性回归 Linear Regression 与逻辑回归 Logistic Regression
1 线性回归 Linear Regression 理论线性回归模型研究多个变量x与y之间的关系,通过回归模型预测位置样本的数据. 假设函数损失函数损失函数寻优,最小二乘法即: 注:最小二乘法需 ...
可扩展机器学习——线性回归（linear Regression）
注:这是一份学习笔记,记录的是参考文献中的可扩展机器学习的一些内容,英文的PPT可见参考文献的链接.这个只是自己的学习笔记,对原来教程中的内容进行了梳理,有些图也是引用的原来的教程,若内容上有任何错误 ...
AI（006） - 笔记 - 回顾线性回归（Linear Regression）
线性回归(Linear Regression) 之前并未做过笔记,所以这篇文章是对线性模型的回顾,对应: 第一周:(06)1.6 线性回归模型第一周:(07)1.6 线性回归模型-优化算法第一周: ...

Linear Regression: Least-Squares

什么是线性模型

什么是线性回归

代码展示

Linear Regression: Least-Squares相关推荐

最新文章

热门文章