模式识别之线性回归---最小二乘和线性回归2

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模式识别之线性回归---最小二乘和线性回归2的相关文章

模式识别之线性回归---最小二乘和线性回归

-----------------------------author:midu ---------------------------qq:1327706646 ------------------------datetime:2014-12-08 02:29 (1)前言以前看最小二乘,一直很模糊,后面昨天看了mit的线性代数之矩阵投影和最小二乘,突然有种豁然开朗的感觉,那位老师把他从方程的角度和矩阵联系起来,又有了不一样的理解.其实很简单就是通过找离散分布的点和贴近的直线间的最小距离,因为

谈谈NG视频里面单线性回归、多线性回归、逻辑回归等等

明天第一节课8.55才上,还是把今天看的东西整理一下吧. 今天主要是看了NG前几章讲的单线性回归.多线性回归.逻辑回归的matlab实现,之前觉得那些东西理解还好,但是写代码好难的样子,但是今天看了大牛的代码发现真的很easy... 但是是很有技巧的用的矩阵去实现. 比如单线性回归里面的j=0和j=1这两种情况,直接把x转换成x = [ones(m, 1) x] , 第一列全是1了,刚好可以把j=0时x=1代入去运算,这样子梯度 grad = (1/m).* x' * ((x * theta)

线性回归(最小二乘，)

1. 如果有一个新的面积,假设在销售价钱的记录中没有的,而我们又想知道房屋的售卖价格,我们怎么办呢?图中绿色的点就是我们想要预测的点. 假设我们知道了红色的这条直线,那么给出房屋的面积,马上就可以给出房屋的售价.因此,我们需要找到这样的一条红色直线. 2.模型建立刚才我们认为房屋的售价只与面积相关.实际生活中,影响房价的因素非常多,如房屋的面积.朝向.所在小区.房间的个数等.考虑更多的情况,我们用x1,x2...xn 去描述这些影响房屋售价的因素,这些影响因素在机器学习中称为特征.如x1=房间

机器学习实战线性回归局部加权线性回归笔记

线性回归用线性回归找到最佳拟合直线回归的目的是预测数值型数据,根据输入写出一个目标值的计算公式,这个公式就是回归方程(regression equation),变量前的系数(比如一元一次方程)称为回归系数(regression weights).求这些回归系数的过程就是回归. 假设输入数据存放在矩阵X 中,回归系数存放在向量w 中,那么对于数据X 1 的预测结果可以用Y 1 =X T 1 w 得出.我们需要找到使误差最小的w ,但是如果使用误差之间的累加的话,那么正负误差将会抵消,起不到效

matlab实现一元线性回归和多元线性回归

在回归分析中,如果有两个或两个以上的自变量,就称为多元回归.事实上,一种现象常常是与多个因素相联系的,由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量,比只用一个自变量进行预测或估计更有效,更符合实际. 在实际经济问题中,一个变量往往受到多个变量的影响.例如,家庭消费支出,除了受家庭可支配收入的影响外,还受诸如家庭所有财富.物价水平.金融机构存款利息等多种因素的影响,表现在线性回归模型中的解释变量有多个.这样的模型被称为多元线性回归模型. 多元线性回归模型的一般表现形式为 Yi=β0+β1X1i+β

UCB DS100 讲义《数据科学的原理与技巧》校对活动正式启动 | ApacheCN

贡献指南:https://github.com/apachecn/ds100-textbook-zh/blob/master/CONTRIBUTING.md 整体进度:https://github.com/apachecn/ds100-textbook-zh/issues/2 项目仓库:https://github.com/apachecn/ds100-textbook-zh 贡献指南请您勇敢地去翻译和改进翻译.虽然我们追求卓越,但我们并不要求您做到十全十美,因此请不要担心因为翻译上犯错--在

模式识别（Pattern Recognition）学习笔记（三十一）-- 线性回归

1.监督学习回归算法通常用在监督学习中的学习算法,所以在讲回归之前,先来说说监督学习. 我们已经学习了很多的分类器设计方方法,如感知器.SVM等,他们的共同特点都是,根据给定的带有类别标签的样本,训练学习机器,然后使得机器能够对新来的无标签样本进行正确分类,像这种就属于监督模式识别,对学习机器来说就是监督学习. 举个栗子,就拿吴恩达老师讲课最喜欢用的预测房价的例子,图形表示监督学习的过程如下: 在房价栗子中,由于我们要回归或预测的变量(房价)是连续的,所以我们把这种学习问题称为回归问题,反之如

线性回归、梯度下降 - Andrew Ng机器学习公开课笔记1.1

实例首先举个样例.如果我们有一个二手房交易记录的数据集.已知房屋面积.卧室数量和房屋的交易价格,例如以下表: 假如有一个房子要卖,我们希望通过上表中的数据估算这个房子的价格. 这个问题就是典型的回归问题,这边文章主要讲回归中的线性回归问题. 线性回归(Linear Regression) 首先要明确什么是回归. 回归的目的是通过几个已知数据来预測还有一个数值型数据的目标值. 如果特征和结果满足线性关系,即满足一个计算公式h(x).这个公式的自变量就是已知的数据x,函数值h(x)就是要预測的目标

机器学习方法（一）：线性回归Linear regression

开一个机器学习方法科普系列,也做基础回顾之用.学而时习之. content: linear regression, Ridge, Lasso Logistic Regression, Softmax Kmeans, GMM, EM, Spectral Clustering Dimensionality Reduction: PCA.LDA.Laplacian Eigenmap. LLE. Isomap(修改前面的blog) SVM C3.C4.5 Apriori,FP PageRank minH