商洛网站建设公司电话,wordpress直接购买,阿里ace wordpress,西安网站建设 中讯创赢线性回归原理介绍文章目录机器学习分类线性回归原理线性回归定义线性回归背后矩阵运算机器学习分类机器学习的主要任务便是聚焦于两个问题#xff1a;分类和回归分类相信大家都不会陌生#xff0c;生活中会见到很多的应用#xff0c;比如垃圾邮件识别、信用卡发放等等#…线性回归原理介绍文章目录机器学习分类线性回归原理线性回归定义线性回归背后矩阵运算机器学习分类机器学习的主要任务便是聚焦于两个问题分类和回归分类相信大家都不会陌生生活中会见到很多的应用比如垃圾邮件识别、信用卡发放等等就是基于数据集作出二分类或者多分类的选择回归会给出一个具体的结果例如房价的数据根据位置、周边、配套等等这些维度给出一个房价的预测机器学习在不同的维度会有不同的划分最普遍的划分大致可以分为监督学习、非监督学习、半监督学习、增强学习监督学习的数据集拥有既定的标签即训练的数据集已经有了某种特定的属性例如医院有很多病人的数据可以根据患者的数据进行病情的鉴定、银行有很多人的信用信息根据这些信息可以判定申请人的信用程度等等。非监督学习的数据集没有任何既定标签完全让算法去分析这些数据找出一些特殊情况大多数聚类算法都是非监督学习。半监督学习虽然数据集有既定标签但是有时候有些数据会有缺失例如银行信用体系中有些人的年龄数据缺失、有些人性别数据缺失等等。增强学习即根据当下的环境不断的去学习不断的发现数据集不断的训练自己例如阿尔法狗以及无人驾驶等都是增强学习的应用。线性回归原理下面的数据很容易获得房屋面积与价格之间的关系面积 * 2.1 价格在二维的线性关系公式为y kx b 添加b是为了单个特征的情况更通用例如x0时y可以不经过原点如果是多个特征例如房子重要的两个参数 面积位置。那么多特征公式为k1房子面积 k2房子位置 b线性回归定义线性回归通过一个或者多个自变量与因变量之间进行建模的回归分析其中可以为一个或者多个自变量之间的线性组合一元线性回归涉及到的变量只有一个多元线性回归涉及到的变量两个或者两个以上线性回归背后矩阵运算矩阵乘法必须满足特定条件(m行,L列) * (L行,n列) (m行,n列), 矩阵的乘法背后的业务逻辑就是多元线性回归的公式sklearn机器学习框架文章目录sklearn库简介Sklearn体系结构加载数据区分测试集训练集sklearn库简介Scikit learn 也简称 sklearn, 是机器学习领域当中最知名的 python 模块之一Classification 分类Regression 回归Clustering 非监督分类Dimensionality reduction 数据降维Model Selection 模型选择Preprocessing 数据预处理Sklearn体系结构分类和回归是监督式学习即每个数据对应一个 label。聚类 是非监督式学习即没有 label。另外一类是 降维当数据集有很多很多属性的时候可以通过 降维 算法把属性归纳起来。例如 20 个属性只变成 2 个注意这不是挑出 2 个而是压缩成为 2 个它们集合了 20 个属性的所有特征相当于把重要的信息提取的更好不重要的信息就不要了。加载数据通过pandas可以很方便加载csvexcelsqlhtmljson中的数据加载成功默认保存为DataFrame对象。区分测试集训练集线性回归极简案例文章目录使用模型的步骤训练本质就是找权重与偏置测试集与绝对值误差使用模型的步骤Sklearn 把所有机器学习的模式整合统一起来了学会了一个模式就可以通吃其他不同类型的学习模式导入模块读入数据建立模型训练与测试训练本质就是找权重与偏置测试集与绝对值误差线性回归的缺点文章目录单项式缺点构建单项式回归单项式缺点y wx b 这种单项式在数学模型中表示一根直线但是生产环境中很多的数据例如股票销售涨跌它都是曲线结构的这就会导致单项式的线性回归预测率低构建单项式回归大家可以看到单项式线性回归在可视化中生成的就是一条直线直线的情况下预测曲线的真实数据是非常低的因此一章节我们就来看如何采用多项式预测曲线数据手写多项式回归文章目录多项式回归场景创建待分析的样本多项式预测样本多项式回归场景直线回归研究的是一个依变量与一个自变量之间的回归问题但是在畜禽、水产科学领域的许多实际问题中影响依变量的自变量往往不止一个而是多个比如绵羊的产毛量这一变量同时受到绵羊体重、胸围、体长等多个变量的影响因此需要进行一个依变量与多个自变量间的回归分析即多元回归分析研究一个因变量与一个或多个自变量间多项式的回归分析方法称为多项式回归(Polynomial Regression)。如果自变量只有一个时称为一元多项式回归如果自变量有多个时称为多元多项式回归。在一元回归分析中如果依变量y与自变量x的关系为非线性的但是又找不到适当的函数曲线来拟合则可以采用一元多项式回归 一元m次多项式回归方程为二元二次多项式回归方程为创建待分析的样本多项式预测样本
