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标签:线性回归

技术教程

线性回归——最大似然法

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似然函数与概率非常类似但又有根本的区别,概率为在某种条件(参数)下预测某事件发生的可能性;而似然函数与之相反为已知该事件的情况下 推测出该事件发生时的条件(参数) ;所以似然估计也称为参数估计,为参数估计中的一种算法; 下面先求抛硬币的似然...

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线性回归——最小二乘法(二)

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上篇文章中介绍了 单变量线性回归 ,为什么说时单变量呢,因为它只有单个特征,其实在很多场景中只有单各特征时远远不够的,当存在多个特征时,我们再使用之前的方法来求特征系数时是非常麻烦的,需要一个特征系数一个偏导式,而却最要命的时特性的增长时及...

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用scikit-learn求解多元线性回归问题

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一般情况下,一个因变量是和多个自变量有关的,比如一个商品的价格和原料价格、加工方法、上市时间、品牌价值等有关,也就是多元线性,本节介绍如何用scikit-learn解决多元线性回归问题

技术教程

线性回归:python & R & Java

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由于场景不同,数据挖掘适合的编程语言不同。在模型原型开发阶段,可能R和python比较适合;在模型上线阶段,可能Java和python比较合适。而不同的线上框架又支持不同的语言,比如JStorm只能用Java搞,而Spark则比较友好,同时...

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线性回归——最小二乘法(一)

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相信学过数理统计的都学过 线性回归(linear regression) ,本篇文章详细将讲解 单变量线性回归 并写出使用 最小二乘法(least squares method) 来求线性回归损失函数最优解的完整过程,首先推导出最小二乘法,...