一元線性迴歸VS多元線性迴歸
一元線性迴歸和多元線性迴歸表面意思容易理解,但是結合實際的資料集,會混亂。這也是在編寫線性迴歸博文的時候梳理知識點發現自己的不足,同時記錄下來,讓有疑問的同學也可以得到答案,撥開烏雲。
1.在資料集上的異同
一元線性迴歸:
給定資料集,其中,樣本有1個屬性描述。
VS
多元線性迴歸:
給定資料集,其中 ,,樣本有d個屬性描述。
2.向量表示式
一元線性迴歸:
VS
多元線性迴歸:
相關推薦
一元線性迴歸VS多元線性迴歸
一元線性迴歸和多元線性迴歸表面意思容易理解,但是結合實際的資料集,會混亂。這也是在編寫線性迴歸博文的時候梳理知識點發現自己的不足,同時記錄下來,讓有疑問的同學也可以得到答案,撥開烏雲。 1
機器學習--線性迴歸1(一元線性迴歸、多元線性迴歸,誤差性質)
前面幾節都是監督學習方面的演算法,監督學習是指有目標變數或預測目標的機器學習方法,迴歸與分類的不同,就在於其目標變數是連續數值型,而分類的目標變數是標稱型資料,其實前面的Logistic迴歸就是迴歸的一種,他們的處理方法大同小異,在這裡系統的講解一下回歸的來龍去脈,理解影響迴
7.線性迴歸之多元線性迴歸
概念: 當自變數有多個時,迴歸模型就變成了: 多元迴歸方程變為: 估計多元迴歸方程變為: 估計方法: 多元迴歸的求解比簡單線性迴歸複雜但是思路是相同的,運用最小二乘法進行相應的求解,這裡不再進行展開。 python實現的小例子: 問題:如故一
【機器學習演算法推導】簡單線性迴歸與多元線性迴歸
線性迴歸,主要用於從資料中擬合出一條直線(或更高維的平面),這條直線能夠很好地體現資料的特徵,比如,它能夠使得平面上的點都均勻地分佈在這條直線上。 演算法思想 對於簡單線性迴歸和多元線性迴歸,其演算法過程是相同的,不同之處在於簡單線性迴歸只有一個特徵需要擬合,多元線
Machine Learning(Stanford)| 斯坦福大學機器學習筆記--第二週(1.多元線性迴歸及多元線性迴歸的梯度下降)
一.Multivariate Linear regression(多元線性迴歸) 現在起將開始介紹一種新的更為有效的線性迴歸形式。這種形式適用於多個變數或者多特徵量的情況。 在之前學習過的線性迴歸中
機器學習迴歸篇-多元線性迴歸
與簡單線性迴歸相比,多元線性迴歸不過是多了幾個自變數x。 上篇所列的幾個方程更改如下: 多元線性迴歸模型: y = β0 + β1*x1 + β2*x2 + … + βn*xn + E 多元迴歸方程: E(y) = β0 + β1*x1 + β2*
量化投資學習筆記16——迴歸分析:多元線性迴歸
理論模型 y = β0 + β1x1 + β2x2 + … + βpxp + ε 意義與一元線性迴歸相同。 E(y) = E(β0 + β1x1 + β2x2 + … + βpxp + ε) => y = β0 + β1x1 + β2x2 + … + βpxp 列線性方程組 y1 = β0 + β1x1
matlab做三維線性擬合(多元線性迴歸,準確來說不叫插值)
matlab三維擬合(多元線性迴歸) 問題描述 今天同學問了我一個問題,大概意思是給了你三列輸入資料,一列輸出資料,想用一個線性超平面做一個最小二乘擬合(注意這裡不能叫插值)。 一點思考 剛聽到這個問題,同學說的是做插值,說想要做一個插值,這種說法不準確的,不想說迴歸的話
Bobo老師機器學習筆記第五課-多元線性迴歸
思維導圖學習筆記 自己參考BoBo老師課程講解實現: # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np from metrics import r2_score class LinearRegression(object): def __
Python金融系列第五篇:多元線性迴歸和殘差分析
作者:chen_h 微訊號 & QQ:862251340 微信公眾號:coderpai 第一篇:計算股票回報率,均值和方差 第二篇:簡單線性迴歸 第三篇:隨機變數和分佈 第四篇:置信區間和假設檢驗 第五篇:多元線性迴歸和殘差分析 第六篇:現代投資組合
Tensorflow之多元線性迴歸問題(以波士頓房價預測為例)
一、根據波士頓房價資訊進行預測,多元線性迴歸+特徵資料歸一化 #讀取資料 %matplotlib notebook import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np
sklearn的快速使用之四(多元線性迴歸)
from sklearn.linear_model import LinearRegression X = [[1,1,1],[1,1,2],[1,2,1]] y = [[6],[9],[8]] model = LinearRegression() r = model.f
ND4J求多元線性迴歸以及GPU和CPU計算效能對比
上一篇部落格《梯度下降法求多元線性迴歸及Java實現》簡單了介紹了梯度下降法,並用Java實現了一個梯度下降法求迴歸的例子。本篇部落格,嘗試用dl4j的張量運算庫nd4j來實現梯度下降法求多元線性迴歸,並比較GPU和CPU計算的效能差異。 一、ND4J簡介 &nb
梯度下降法求多元線性迴歸及Java實現
對於資料分析而言,我們總是極力找數學模型來描述資料發生的規律, 有的資料我們在二維空間就可以描述,有的資料則需要對映到更高維的空間。資料表現出來的分佈可能是完全離散的,也可能是聚整合堆的,那麼機器學習的任務就是讓計算機自己在資料中學習到資料的規律。那麼這個規律通常是可以用一些函式來描述,
吳恩達機器學習(二)多元線性迴歸(假設、代價、梯度、特徵縮放、多項式)
目錄 0. 前言 學習完吳恩達老師機器學習課程的多變數線性迴歸,簡單的做個筆記。文中部分描述屬於個人消化後的理解,僅供參考。 0. 前言 多元線性迴歸(Multivari
【機器學習筆記02】最小二乘法(多元線性迴歸模型)
數學基礎 1.轉置矩陣 定義: 將矩陣A同序數的行換成列成為轉置矩陣ATA^TAT,舉例: A=(1203−11)A=\begin{pmatrix} 1 & 2 & 0 \\ 3 & -1 &
多元線性迴歸方程原理及其推導
多元線性方程原理及推導 概念 1.在統計學中,線性迴歸方程是利用最小二乘函式對一個或多個自變數之間關係進行建模的一種迴歸分析。這種函式是一個或多個稱為迴歸係數的模型引數的線性組合。只有一個自變數的情況稱為簡單迴歸,大於一個自變數的情況叫多元迴歸。 2.線上性迴歸
常用演算法一 多元線性迴歸詳解1(推導過程)
常用演算法一 多元線性迴歸詳解1 此次我們來學習人工智慧的第一個演算法:多元線性迴歸.文章會包含必要的數學知識回顧,大部分比較簡單,數學功底好的朋友只需要瀏覽標題,簡單瞭解需要哪些數學知識即可. 本章主要包括以下內容 數學基礎知識回顧
吳恩達機器學習練習1——多元線性迴歸
機器學習練習1——多元線性迴歸均值歸一化代價函式梯度下降練習1資料集均值歸一化代價函式梯度下降正規方程 多變數線性迴歸 均值歸一化 代價函式 梯度下降 練習1 資料集 x1:the size of the house (in square fee
吳恩達-機器學習(2)-多元線性迴歸、正規方程
文章目錄 Multivariate Linear Regression 特徵縮放 學習率 多項式迴歸(Ploynomial regression) Normal Equation