分类：python线性回归

2023
03-16

python深度总结线性回归

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,易于建模,但却蕴含着机器学习中一些重要的基本思想.线性回归,是利用数理统计中回归分析,来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法,运用十分广泛.优点:结果易于理解,计算不复杂缺点:对非线性的数据拟合不好例子数据:工... 继续阅读 >

2023
03-16

详解TensorFlow2实现线性回归

目录概述MSE线性回归公式梯度下降线性回归实现计算MSE梯度下降迭代训练主函数完整代码概述线性回归(LinearRegression)是利用回归分析来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系.对线性回归还不是很了解的同学可以看一下这篇文章:python深度总结线性回归MSE均方误差(MeanSquareError):是用来描述连续误差的一种方法.公式:y_predict:我们预测的值y_real:真实值线性回归公式w:weight,权重系数b:bias,偏置顶x:特征... 继续阅读 >

2021
05-19

python机器学习之线性回归详解

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数。二、OLS线性回归2.1OrdinaryLeastSquares最小二乘法一般情况下，线性回归假设模型为下，其中w为模型参数线性回归模型通常使用MSE（均方误差）作为损失函数，假设有m个样本，均方损失函数为：（所有实例预测值与实际值误... 继续阅读 >