線形回帰を機械学習のシンプルで、粗理解と実装():プロファイル、アプリケーション・シナリオ、機能と目標との間の関係の線形回帰分析

直線回帰

学習目標

  • 線形回帰の実装プロセスにおける所有権
  • アプリケーションの線形回帰やSGDRegressor回帰予測を実現
  • 私たちは、評価基準を知っていると数式回帰アルゴリズム
  • underfitting原因と解決策を知っている過剰適合
  • 私たちは、原則リッジ回帰と線形回帰の違いを知っています
  • アプリケーションリッジ回帰予測を実現します
  • アプリケーションは、保存と読み込みモデルを達成JOBLIB

線形回帰の2.1入門

ここに画像を挿入説明

1つの線形回帰のシナリオ

  • 価格予測

  • 販売予測

  • 融資額予報

    例えば:

[画像ソースステーションは、セキュリティチェーン機構を有していてもよい、チェーンが失敗したダンプ、直接アップロードダウン画像を保存することをお勧めします(IMG-hgqQm53v-1583243847789)(../画像/%E7%BA%BF%E6%80%A7%E5を%9B%9E%E5%BD%92%E4%B8%BE%E4%BE%8B.png)]

2線形回帰とは何ですか

2.1定義および式

線形回帰(線形回帰)を用いて回帰式(機能)するための一人の以上の独立変数(特性値)及び従属変数(目標値)との間の分析方法をモデル化するための関係。

  • 特長:唯一の独立変数と複数の独立変数を重回帰ケースと呼ばれ、単一の変数回帰と呼ばれています

[画像ソースステーションは、セキュリティチェーン機構を有していてもよい、チェーンが失敗したダンプ、直接アップロードダウン画像を保存することをお勧めします(IMG-u7O9b2gb-1583243847789)(../画像/%E7%BA%BF%E6%80%A7%E5を%9B%9E%E5%BD%92%E5%を85%AC%E5%でのBCの%8F.png)]

  • 線形回帰行列で表さ例

チェーンが失敗した[画像ダンプ、発信局は、直接アップロードダウン画像を保存することが推奨され、セキュリティチェーン機構を有していてもよい(IMG-N1dc2nBs-1583243847790)(../画像/%E7%でのBA%BF%E6%80%A7%E5 %9B%9E%E5%BD%92%E7%9F%A9%E9%98%B5%E8%A1%A8%E7%A4%BA%E6%B3%95.png)]

それでは、どのようにそれを理解するには?いくつかの例で見てみましょう

  • 最終的な等級:0.7×テストスコア+ 0.3×正常結果
  • = 0.02×0.04 +中央領域から住宅価格×都市一酸化窒素濃度+(-0.12×ハウジングからの平均レート)+ 0.254×都市犯罪

二つの例は、上記の、我々は、特性値と目標値との関係の確立を参照して、この関係は線形モデルとして理解することができます

回帰直線的2.2特性の目標との関係の分析

** 1は直線的な関係である、二つの主要な線形回帰モデル、他は非直線的な関係であるがあります。**ここでは、唯一の面がよりよく理解されるように描くことができ、機能は例えば、単一または2のサブ機能です。

  • リニアの関係

    • 単変量線形の関係:

    [画像ソースステーションは、セキュリティチェーン機構を有していてもよい、チェーンが失敗したダンプ、直接アップロードダウン画像を保存することをお勧めします(IMG-pjExGowv-1583243847790)(../画像/%E7%BA%BF%E6%80%A7%E5を%85%B3%E7%B3%BB%E5%9B%BE.png)]

    • 多変量線形の関係

      [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-AHr1dyhP-1583243847791)(../images/%E5%A4%9A%E5%8F%98%E9%87%8F%E7%BA%BF%E6%80%A7%E5%85%B3%E7%B3%BB.png)]

注:目標値は、2つの平面の関係を示す、請求目標特性と線形関係または関係

我々は考える必要はありません高い寸法は、あなたがこの関係を思い出すことができます

  • 非直線的な関係

    [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-7ZvBZifj-1583243847791)(../images/%E9%9D%9E%E7%BA%BF%E6%80%A7%E5%85%B3%E7%B3%BB.png)]

コメント:なぜ、この関係がありますか?その理由は何ですか?

非線形関係場合、回帰式を理解することができるよう、W 1×1 + 2×W 2 + w3x3 2

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転載: blog.csdn.net/qq_35456045/article/details/104642776