回归分析之线性回归(N元线性回归)

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y=ax21+bx1+cx2+d

y=ax2+bx+c

这里亲戚亲戚一点人定义预测值和真实值分别为:

却说 可得

k=n1(xix¯)(yiy¯)n1(xix¯)2

使用python的scipy包进行计算:

Github:

缺点:很久系数矩阵x与它的转置矩阵相乘得到的矩阵没有求逆,原困最小二乘法得到的回归系数不稳定,方差很大。

其中H(x)为平方米价格表,k是一元回归系数,b为常数。最小二乘法的公式:

亲戚亲戚一点人可不可以看出最后求出的参数和一元三次方程是一致的。

亲戚亲戚一点人看多,所得的多项式回归与亲戚亲戚一点人上方所考虑的线性模型相同(即模型在W中是线性的),可不可以用同样的法律依据 来求解。通过考虑在用哪几种基函数建立的高维空间中的线性拟合,该模型具有灵活性,可不可以适应更广泛的数据范围。

H(x)=kx+b

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linreg.intercept_ 为截距 c

y=ax1+bx2+c

y=ax31+bx21+cx1+d

同类,可不可以通过构造系数的多项式形状来扩展另一个 简单的线性回归。在标准线性回归的状况下,你很久有另一个 同类于二维数据的模型:

这里亲戚亲戚一点人使用的是sklearn中的linear_model来模拟

linreg.coef_ 为系数 a,b

2: 均方误差(Mean Squared Error, MSE)

针对上方一点一元数据来讲,亲戚亲戚一点人可不可以构建的一元线性回归函数为

y=0.5x1+0.5x2+1.11e16

y(w,x)=w0+w1x1+w2x2

z=[x1,x2,x1x2,x21,x22]

y(w,x)=w0+w1z1+w2z2+w3z3+w4z4+w5z5

可不可以把线性回归模型写成下边一点形式:

亲戚亲戚一点人发现,这仍然是另一个 线性模型,想象着创建另一个 新变量:

总之:亲戚亲戚一点人可不可以用python leastsq函数出理 几乎所有的线性回归的问提了,比如说

3: 均方根误差(Root Mean Squared Error, RMSE)

对应的python 代码是:

验证:

线性回归在现实中还是可不可以出理 却说 问提的,很久并都是万能的,后续我会继续收集逻辑回归,岭回归等相关回归的知识,怎么能给你感觉有用,欢迎分享!

1: 平均绝对误差(Mean Absolute Error, MAE)

1N1n(yiy¯)2

很久亲戚亲戚一点人想把抛物面拟合成数据而都是平面,亲戚亲戚一点人可不可以结合二阶多项式的形状,使模型看起来像那我:

[x1,x2]=>[1,x1,x2,x21,x1x2,x22]

标签(空格分隔): 回归分析 二元线性回归 多元线性回归

1N1n(yiy¯)2

博主微博:

机器学习中本身常见的模式是使用线性模型训练数据的非线性函数。一点法律依据 保持了一般快速的线性法律依据 的性能,共同允许它们适应更广泛的数据范围。

在上一篇文章中亲戚亲戚一点人聊到了回归模型的评测法律依据 ,解下来亲戚亲戚一点人完全聊聊怎么可以来评价另一个 回归模型的好坏。

使用如下代码,将二维数据进行二元转换,转换规则为:

此人 使用python代码实现为:

预测房价:

在使用时只需把参数列表和 fun 函数中的return 换一下,拿以下函数举例

y=ax21+bx1+cx2+d

1N(1n|yiy¯|)

这里很久把degree改为2,y的方程也换一下,结果也是一致的

y(w,x)=w0+w1x1+w2x2+w3x1x2+w4x21+w5x22

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当然python的leastsq函数不仅仅局限于一元一次的应用,也可不可以应用到一元二次,二元二次,多元多次等,具体可不可以看下这篇博客:http://www.cnblogs.com/NanShan2016/p/5493429.html

在上一篇文章中亲戚亲戚一点人介绍了 回归分析之理论篇,在其中亲戚亲戚一点人有聊到线性回归和非线性回归,包括广义线性回归,一点篇文章亲戚亲戚一点人来聊下回归分析中的线性回归。