机器学习之线性回归算法

上面比较简单,只有一个x变量,在实际的应用中,会有很多个影响结果的变量,比如预测贷款额度时,会有工资、是否有房等变量,用线性回归的思路解决类似的问题,就要构建多元回归方程了,公式也就变成了y=a1x1+a2x2+…+b。当有两个变量时,线性回归的分布也就不是一条简单的直线了,而是一个平面,如下图...

Linear Regression 读书笔记|小二|回归|残差|拟合|regression...

在第二章中我们有讲到,统计分析或者机器学习模型的数学公式最一般的表达式如下所示:如果我们确定用线性模型去拟合数据的话,则上面的一般表达式就演变成了下面的公式:上面这个方程我们就叫做总体回归线(populationregressionline),是一条理论上存在但我们始终无法精确获得的方程,原因有二:1)因为无法获得全量样本,所以...

线性回归方程公式

线性回归方程公式:b=(x1y1+x2y2+...xnyn-nXY)/(x1+x2+...xn-nX)。线性回归方程公式求法:第一:用所给样本求出两个相关变量的(算术)平均值:x_=(x1+x2+x3+...+xn)/ny_=(y1+y2+y3+...+yn)/n第二:分别计算分子和分母:(两个公式任选其一)分子=(x1y1+x2y2+x3y3+...+xnyn)...

手把手R教程:建立非线性回归预测模型

二、建立线性回归模型model.lm<-lm(urine~dosage,data=urinetest)#构建线性回归模型summary(model.lm)#查看回归模型结果模型结果如下:(1)残差的最大值、最小值、中位数等,描述的是预测值和实际值之差的分布;(2)回归方程的系数和统计学检验结果;(3)模型的拟合情况。其中Residualstandarder...

多元线性回归中的估计标准误差

多元线性回归中的估计标准误差多元线性回归中的估计标准误差是对多元回归模型中误差项方差的一个估计值,其计算公式为:其中,为自变量的个数。由于是测量误差的标准差的估计量,因此,其含义可以解释为:根据自变量来预测因变量时的平均预测误差。

第二十一讲 | 多元线性回归分析(超级详细)

当2个或多个自变量高度相关时,就会出现多重共线(www.e993.com)2024年12月19日。它不仅影响自变量对因变量变异的解释能力,还影响整个多重线性回归模型的拟合。PART1实战案例小白研究运动员训练比赛满意感与成就感降低、情绪体力耗竭、运动负评价、自尊等变量之间关系,试建立多元线性回归方程(部分数据如下,完整数据请回复小白数据下载)。

线性回归模型与最小二乘法(附python源码)

2、一元线性回归为了好理解,先从简单的情况开始,即一元线性回归。2.1、利用方程组来解系数假设因变量和自变量可用如下函数表示:对于任意样本点有误差误差平方和那什么样的a和b会使得误差平方和最小呢?上面是求最值的问题,我们会想到导数和偏导数,这里在偏导数等于0的地方能取到极值,并且也是最值。

线性回归方程(1)

线性回归方程(1)一.教学任务分析:(1)通过收集现实问题中两个有关联变量的数据作出散点图,并利用散点图直观认识变量间的相关关系.(2)了解最小二乘法的含义,知道最小二乘法的思想,能根据给出的线性回归方程系数公式建立线性回归方程.(3)在两个变量具有线性相关关系时,会在散点图中作出线性回归直线,会用线性...

分享2个超实用的线性回归分析操作教程,有手就会!

用y=ks+b公式表示线性回归的方程,X为自变量、Y为因变量、K为斜率、b为直线在轴上的截距。接入sklearn库,对着上面的数据建立线性回归模型,sklearn库主要是进行机器学习。先利用LinearRegression()对象定义,再利用fit()函数对X、Y的值进行模型训练,最后输出coef_,代表k值、是intercept_,代表b值两个数据:...

开学啦!送你一套“清华学子同款学习法”|荐读·赠书

一元线性回归方程考上清华以后,很多学弟学妹咨询我,同样是上一天的课,为什么我掌握得这么快,而他们总觉得时间不够用?当时我很纳闷,因为我没有刻意做过规划,就是顺其自然地学下去了,最后反而比那些用了很多方法的同学分数高。为什么会这样?用个形象的比喻,我们掌握的知识基本遵循一元线性回归方程:...