机器学习之线性回归与逻辑回归【完整房价预测和鸢尾花分类代码解释】
前言 机器学习的起源可以追溯到人工智能的发展历程。虽然人工智能的概念早在20世纪50年代就已经出现，但直到之后几十年里，随着计算机技术的不断发展和数据的日益增多，机器学习才逐渐成为人工智能领域的主流技术之一。 以下是机器学习发展的几个重要时期和里程碑： 逻辑理论和符号学习： 20世纪50年代末到60...
利用Python实现简单的机器学习算法——线性回归
机器学习作为人工智能领域的重要分支，近年来受到越来越多人的关注和应用。而线性回归是机器学习中最简单、常用的算法之一，适合初学者入门学习。本文将通过Python语言来实现一个简单的线性回归算法。首先，我们需要安装必要的Python库，包括NumPy、Pandas和Scikit-learn。这些库提供了...
【人工智能】＜吴恩达-机器学习＞多变量线性回归&学习率&特征值
目录一、Linear Regression with multiple variable - 多变量线性回归:二、Gradient descent for multiple carables - 多变量梯度下降:三、Feature Scaling - 特征缩放：1.特征缩放方法： 2.归一化和标准化...
【人工智能】＜吴恩达-机器学习＞单变量的线性回归&认识梯度下降
目录一、单变量线性回归 - Linear regession with one variable:1.常用字符标识：2.模型构建过程：3.代价函数 - Cost Function：4.Cost Function Intuition:二、Gradient Descent - 梯...
【机器学习】多元线性回归基本概念
1、基本概念 线性回归是机器学习中有监督机器学习下的一种算法。 回归问题主要关注的是因变量(需要预测的值，可以是一个也可以是多个)和一个或多个数值型的自变量(预测变量)之间的关系。 需要预测的值:即目标变量，target，y，连续值预测变量。 影响目标变量的因素：$X_1$...$X_n...
机器学习第6天：线性回归模型正则化
机器学习专栏 机器学习_Nowl的博客正则化介绍作用：正则化是为了防止模型过拟合原理：在损失函数中加入一个正则项，使模型减少损失的同时还要降低模型复杂度它往往给模型约束，来使它无法完全迎合训练集数据在本文中我们将看到三种正则化方法三种方法思想差不多，只是约束模型复杂度的方法不同岭回归岭回归成本函数我...
机器学习第3天：线性回归
线性回归简介线性回归问题是机器学习中最基本的问题，它常用来预测一些和特征具有线性关系的值，我们在之前的文章中也提到过，可见这篇文章机器学习第1天：概念与体系漫游-CSDN博客线性回归公式（1）基本公式在这个公式中，y是预测值，a是参数，x是特征值，模型的学习目标就是拟合合适的a值，来预测y（2）公式...
机器学习中的线性回归
机器学习中的线性回归简介线性回归是机器学习领域中最简单而有效的模型之一。它用于建立自变量（输入）和因变量（输出）之间的线性关系。在实际应用中，线性回归广泛用于预测、分析和建模。让我们深入了解线性回归的基本原理和应用。基本原理线性回归基于假设，即自变量和因变量之间存在线性关系。这种关系通常可以表示为一...
流行的机器学习算法——线性回归
线性回归（Linear Regression）是非常流行的机器学习算法。线性回归可以用来确定两种或两种以上变量之间的定量关系。具体来说，线性回归算法可以根据一组样本数据，拟合出一个线性模型，并通过对该模型的参数进行估计和预测，达到对未知数据进行预测的目的。这种算法最常用的技术是最小二乘法（Least...
【大数据技术】Spark MLlib机器学习线性回归、逻辑回归预测胃癌是否转移实战（附源码和数据集）
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~线性回归过工具类MLUtils加载LIBSVM格式样本文件，每一行的第一个是真实值y，有10个特征值x，用1:double，2:double分别标注，即建立需求函数：y=a_1x_1+a_2x_2+a_3x_3+a_4x_4+…+a_10x_10通...
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