人工智能底层自行实现篇2——多元线性回归
多元线性回归模型是一种多元线性方程，它是通过多个自变量来预测因变量的一种模型。通过结果来看，多元线性回归模型的R方为0.95，说明模型的拟合效果还是非常好的😂。
AI-线性回归模型
线性回归模型的预测公式可以表示为 y = θ0 + θ1x1 + θ2x2 +... + θnxn，其中 θj 是模型参数，包括偏置项 θ0 和特征权重 θ1, θ2,..., θn。在每一步迭代中，都沿着当前点的梯度（即损失函数在该点的导数）方向移动一定的步长，以此来减小损失函数的值。用来衡量机器
【机器学习基础】一元线性回归（适合初学者的保姆级文章）
一元线性回归是一种统计分析方法，用于建立一个自变量和一个因变量之间的线性关系模型。在一元线性回归中，只有一个自变量（即解释变量）与一个因变量（即被解释变量）相关。
【AI底层逻辑】——“数学华尔兹”之一元线性回归（代码实测）
首先导入必要的模块，这里主要使用了Python的sklearn库里自带的丰富算法模块！具体每个库的功能可自行查阅，这里只讲明思路。
利用线性回归实现股票预测分析
股价预测其实是一个较难拟合的问题，因为在现实生活中影响股价的因素有非常多，不只是过去股价有影响，不过为了体会LSTM网络的作用，本文中LSTM模型去对股价做一个大致的预测，只考虑时序因素，未掺杂其它影响因子，下图为拟合过后的图。由于是时序数据，那么过去一段时间的数据会对未来的数据产生影响，这里定义一
一文详解人工智能：线性回归、逻辑回归和支持向量机（SVM)
在人工智能领域，线性回归、逻辑回归和支持向量机是常见的机器学习算法。本文将详细介绍这三种算法的原理和应用，并提供相应的代码示例。
Scikit-Learn线性回归(一)
线性回归（Linear Regression）是很基础的机器学习算法。回归（Regression）是一种应用广泛的预测建模技术，这种技术的核心在于预测的结果是连续型变量回归是监督学习中的一个重要问题，用于预测输入变量（自变量）和输出变量（因变量）之间的关系，特别是当输入变量的值发生变化时，输出变量的
【AI底层逻辑】——“数学华尔兹”之一元线性回归
这些概念是线性回归分析中非常重要的指标，可以帮助我们评估模型的拟合程度、系数显著性、预测能力和多重共线性等问题。这些概念涉及的公式可能较为复杂，但是不用完全记忆，理解它的目的是什么，大致用哪些量计算就可！方差分析可以评估模型的整体拟合优度，其中的 F 检验可以用来线性模型参数整体显著性，t 检验可以
解密人工智能：线性回归 | 逻辑回归 | SVM
本篇文章介绍了3种常见的机器学习算法线性回归、逻辑回归、SVM
线性回归 正则项（惩罚项）原理、正则项的分类与Python代码的实现
除了前面提到的L1与L2在算法上的区别之外，还有一个重要的区别在于L1正则项的解不是唯一的，而L2正则项的解是唯一的。这是由于L1正则项的正则化图形是一个菱形，其边界在坐标轴上，而L2正则项的正则化图形是一个圆形，其边界是一个平滑的曲线。在线性回归中，正则项是一种用于控制模型复杂度的技术，它通过将系
线性回归，核技巧和线性核
在这篇文章中，我想展示一个有趣的结果：线性回归与无正则化的线性核ridge回归是等 价的。
解密人工智能：线性回归 | 逻辑回归 | SVM
本篇文章介绍了3种常见的机器学习算法线性回归、逻辑回归、SVM
解密人工智能：线性回归 | 逻辑回归 | SVM
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【深入探究人工智能】逻辑函数|线性回归算法|SVM
机器学习算法是一种基于数据和经验的算法，通过对大量数据的学习和分析，自动发现数据中的模式、规律和关联，并利用这些模式和规律来进行预测、分类或优化等任务。机器学习算法的目标是从数据中提取有用的信息和知识，并将其应用于新的未知数据中。
解密人工智能：线性回归 | 逻辑回归 | SVM
本篇文章介绍了3种常见的机器学习算法线性回归、逻辑回归、SVM
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机器学习（线性回归实训）------波士顿房价
机器学习，线性回归，sklearn，波士顿房价
深度学习修炼（三）——自动求导机制
自动求导机制以及线性回归的初体验
机器学习线性回归——实验报告
机器学习实验报告3：线性回归
线性回归实战---Abalone鲍鱼年龄预测
官方的文档介绍如下:从中我们可以看到原始数据集共有4177条数据,其中每条数据包含9个特征,见下表名称数据类型测量单位描述性别标称–M、F和I（婴儿）长度连续mm最长外壳测量直径连续mm垂直于长度高度连续mm壳中有肉全重连续g整只鲍鱼屠宰重量连续g肉的重量内脏重量连续g肠道重量（出血后）壳重连续g干
