线性回归python实现

2019-04-15  本文已影响0人  simple的课

参考书籍:机器学习-周志华

参考链接:https://www.cnblogs.com/sumai/p/5211558.html(代码不行有错误)

代码参考:https://www.jianshu.com/p/b476707a7e3c,感谢!

线性回归是一类回归算法,通过数据学得一个线性模型以尽可能准确地预测值。

f(x) = w^Tx + b,使得f(x_{i}) \approx y_{i}

损失函数:均方误差:L(w, b) = arg min \sum_{i=1}^m(f(x_{i})-y_{i})  ^2

均方误差对应了常用的欧几里得距离。

模型求解方法:

①正规方程法(normal equations): 最小二乘法:均方误差最小化

运行结果

②批量梯度下降法(batch gradient descent):通过迭代求解

运行结果 训练数据图 测试数据图
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