此外，视频号博主“梗直哥”有一个关于线性回归、代价函数、损失函数的动画讲解，个人觉得是我目前看到这个话题讲的最通俗易懂的，也推荐给你看看，你可以了解到一些核心内...

导入数据，这个里面我们使用的是波士顿数据集合，一共是13个数据特征，这个文章里面我们会分别介绍这个一元和多元的；

一元线性回归和多元线性回归的区别在于，多元线性回归有（>1）个自变量，而一元线性回归通常只有1个自变量。现在的问题是“我们如何得到一个最佳的拟合线呢？”。

第一个部分是一个自变量，一个因变量------里面会介绍到这个模型从训练，验证到预测的全部过程，涉及到了这个新的sllearn模块以及相关联的fit,core_...

相关分析主要是不关注这个变量之间的因果关系，这个不仅可以用来判断相关性，而且可以去进行预测，而我们后面介绍的这个回归分析就会考虑这个不同变量之间的因果关系；

线性回归，顾名思义，就是通过“线性”的方式来拟合数据，并找出自变量与因变量之间的关系。简单来说，线性回归的目标就是用一条直线来预测结果。

  本文将逐步引入一些数学工具，讲解另一个较为简单的机器学习算法——线性回归（linear regression）。与上一篇文章介绍的k近邻算法不同，线性回归是...

  线性回归刚好是一个很简单的优化问题。与我们将在本书中所讲到的其他大部分模型不同，线性回归的解可以用一个公式简单地表达出来，这类解叫作解析解（analytic...

  本节将介绍如何通过使用深度学习框架来简洁地实现【深度学习基础】线性神经网络 | 线性回归的从零开始实现 中的线性回归模型。

深度学习 (DL, Deep Learning) 特指基于深层神经网络模型和方法的机器学习。它是在统计机器学习、人工神经网络等算法模型基础上，结合当代大数据和...

如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析。

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在本课程的第一部分，我们将使用线性回归算法来构建预测模型。线性回归在实践中广泛使用，并且自然地适应复杂的预测任务。

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...

岭回归模型和普通的线性回归模型之间的主要区别在于岭回归模型引入了L2正则化项，而普通的线性回归模型没有正则化项。

简介：在机器学习中，模型的拟合程度对预测性能至关重要。然而，有时候我们会遇到欠拟合问题，即模型无法捕捉数据中的足够信息。我将以波士顿房价预测为例，讨论欠拟合问题...

线性回归是一种统计学上常用的建模方法，用于描述自变量（输入）与因变量（输出）之间的线性关系。线性回归模型假设因变量与自变量之间存在着线性关系，这意味着通过自变量...

假设我们有一个简单的线性回归问题，数据集包含了年龄和身高的关系。下面是一个示例代码：

简介：非线性回归是指因变量（目标输出）与自变量（特征输入）之间的关系不是线性的情况。与线性回归不同，非线性回归中因变量与自变量之间的关系可能是曲线状的，可以是多...

在 PyTorch 中，我们可以利用自动求导功能和优化器来实现线性回归模型。下面是一个简单的线性回归示例代码：