文章目录

Reference
Abstract
前言
线性回归算法
- 1. LinearRegression
- 2. Ridge回归类家族
- - 2.1 Ridge
  - 2.2 RidgeCV
- 3. Lasso回归类家族
- - 3.1 Lasso
  - 3.2 LassoCV
  - 3.3 LassoLars
  - 3.4 LassoLarsCV
  - 3.5 LassoLarsIC
- 4. ElasticNet回归类家族
- - 4.1 ElasticNet
  - 4.2 ElasticNetCV
- 5. OrthogonalMatchingPursuit回归类家族
- - 5.1 OrthogonalMatchingPursuit
  - 5.2 OrthogonalMatchingPursuitCV
- 6. MultiTaskLasso回归类家族
- - 6.1 MultiTaskLasso
  - 6.2 MultiTaskLassoCV
  - 6.3 MultiTaskElasticNet
  - 6.4 MultiTaskElasticNetCV
- 7. 贝叶斯回归模型
- - 7.1 BayesianRidge
  - 7.2 ARDRegression
备注
- 1. 自己的学习进展

Reference

scikit-learn 线性回归算法库小结
http://www.cnblogs.com/pinard/p/6026343.html
机器学习之线性回归 Linear Regression（三）scikit-learn算法库
https://blog.csdn.net/ivy_reny/article/details/78769790

Abstract

对scikit-learn中线性回归算法进行总结，分析各自的不同和使用场景。

前言

线性回归的目的是要得到输出向量Y和输入特征X之间的线性关系，求出线性回归系数θ，也就是 Y=Xθ。其中Y的维度为mx1，X的维度为mxn，而θ的维度为nx1。m代表样本个数，n代表样本特征的维度。
为了得到线性回归系数θ，我们需要定义一个损失函数、一个极小化损失函数的优化方法、以及一个验证算法的方法。损失函数的不同、损失函数的优化方法的不同、验证方法的不同，就形成了不同的线性回归算法。scikit-learn中的线性回归算法库可以从这三点找出各自的不同点。理解了这些不同点，对不同的算法使用场景也就好理解了。

线性回归算法

1. LinearRegression

LinearRegression类就是我们平时说的最常见普通的线性回归。
(1) 损失函数：
损失函数是最简单的，如下：
J(θ)=12(X∗θ−Y)T(X∗θ−Y)J(\theta)=\frac{1}{2}(X *\theta-Y)^{T}(X *\theta-Y) J(θ)=21(X∗θ−Y)T(X∗θ−Y)
(2) 损失函数的优化方法：
对于上述损失函数J(θ)J(\theta)J(θ)，一般有梯度下降法和最小二乘法两种优化方法，scikit-learn中的LinearRegression类采用最小二乘法。通过最小二乘法，可以解出线性回归系数θ\thetaθ为：
θ=(XτX)−1XτY\theta=\left(X^{\tau} X\right)^{-1} X^{\tau} Y θ=(XτX)−1XτY
(3) 验证方法：
LinearRegression类并没有用到交叉验证之类的验证方法，需要我们自己把数据集分成训练集和测试集，然后训练优化。
(4) 使用场景：
一般来说，只要觉得数据有线性关系，LinearRegression类是我们的首选。如果发现拟合或者预测的不好，再考虑用其他的线性回归库。如果是学习线性回归，推荐先从这个类开始第一步的研究。

2. Ridge回归类家族

2.1 Ridge

(1) 损失函数：
LinearRegression没有考虑过拟合的问题，有可能泛化能力较差，这时损失函数可以加入正则化项，如果加入的是L2范数的正则化项，这就是Ridge回归。损失函数如下：
J(θ)=12(X∗θ−Y)T(X∗θ−Y)+12α∥θ∥22J(\theta)=\frac{1}{2}(X *\theta-Y)^{T}(X *\theta-Y)+\frac{1}{2} \alpha\|\theta\|_{2}^{2} J(θ)=21(X∗θ−Y)T(X∗θ−Y)+21α∥θ∥22
其中ααα为常数系数，需要进行调优。∥θ∥22\|\theta\|_{2}^{2}∥θ∥22为L2范数。
Ridge回归在不抛弃任何一个特征的情况下，缩小了回归系数，使得模型相对而言比较的稳定，不至于过拟合。
(2) 损失函数的优化方法：
对于上述损失函数J(θ)J(\theta)J(θ)一般有梯度下降法和最小二乘法两种优化方法，scikit-learn中的Ridge类采用最小二乘法。通过最小二乘法，可以解出线性回归系数θ\thetaθ为：
θ=(XTX+αE)−1XτY\theta=\left(X^{T} X+\alpha E\right)^{-1} X^{\tau} Y θ=(XTX+αE)−1XτY
其中EEE为单位矩阵。
(3) 验证方法：
Ridge类并没有用到交叉验证之类的验证方法，需要我们自己把数据集分成训练集和测试集，需要自己设置好超参数ααα，然后训练优化。
(4) 使用场景：
一般来说，只要我们觉得数据有线性关系，用LinearRegression类拟合得不是特别好、需要正则化，可以考虑用Ridge类。这个类最大的缺点是每次要自己指定一个超参数ααα，然后自己评估ααα的好坏，比较麻烦，一般都用下一节讲到的RidgeCV类来跑Ridge回归，不推荐直接用这个Ridge类，除非你只是为了学习Ridge回归。

2.2 RidgeCV

RidgeCV类的损失函数、损失函数优化方法与Ridge类完全相同，区别在于验证方法。
(3) 验证方法：
RidgeCV类对超参数ααα使用了交叉验证，来帮助我们选择一个合适的ααα。在初始化RidgeCV类时候，我们可以传一组备选的ααα值，10个、100个都可以。RidgeCV类会帮我们选择一个合适的ααα，免去了我们自己去一轮轮筛选ααα的苦恼。
(4) 使用场景：
一般来说，只要我们觉得数据有线性关系，用LinearRegression类拟合得不是特别好、需要正则化，可以考虑用RidgeCV类，不是为了学习的话就不用Ridge类。为什么这里只是考虑用RidgeCV类呢？因为线性回归正则化有很多的变种，Ridge只是其中的一种，所以可能需要比选。如果输入特征的维度很高，而且是稀疏线性关系的话，RidgeCV类就不合适了，这时应该主要考虑下面几节要讲到的Lasso回归类家族。

3. Lasso回归类家族

3.1 Lasso

(1) 损失函数：
线性回归的L1正则化通常称为Lasso回归，它和Ridge回归的区别在于损失函数上增加的是L1正则化项，而不是L2正则化项。L1正则化项也有一个常数系数ααα来调节损失函数的均方差项和正则化项的权重，具体Lasso回归的损失函数表达式如下：
J(θ)=12m(X∗θ−Y)T(X∗θ−Y)+α∥θ∥1J(\theta)=\frac{1}{2 m}(X* \theta-Y)^{T}(X *\theta-Y)+\alpha\|\theta\|_{1} J(θ)=2m1(X∗θ−Y)T(X∗θ−Y)+α∥θ∥1
其中nnn为样本个数，ααα为常数系数，需要进行调优。∥θ∥1\|\theta\|_{1}∥θ∥1为L1范数。
Lasso回归可以使得一些特征的系数变小，甚至还使一些绝对值较小的系数直接变为0，增强模型的泛化能力。
(2) 损失函数的优化方法：
Lasso回归的损失函数优化方法常用的有两种，坐标轴下降法和最小角回归法。Lasso类采用的是坐标轴下降法，后面讲到的LassoLars类采用的是最小角回归法。
(3) 验证方法：
Lasso类并没有用到交叉验证之类的验证方法，和Ridge类类似。需要我们自己把数据集分成训练集和测试集，需要自己设置好超参数ααα，然后训练优化。
(4) 使用场景：
一般来说，对于高维的特征数据，尤其线性关系是稀疏的，会采用Lasso回归。或者是要在一堆特征里面找出主要的特征，那么Lasso回归更是首选了。但是Lasso类需要自己对ααα调优，所以不是Lasso回归的首选，一般用到的是下一节要讲的LassoCV类。

3.2 LassoCV

LassoCV类的损失函数、损失函数优化方法与Lasso类完全相同，区别在于验证方法。
(3) 验证方法：
LassoCV类对超参数ααα使用了交叉验证，来帮忙我们选择一个合适的ααα。在初始化LassoCV类时候，我们可以传一组备选的ααα值，10个、100个都可以。LassoCV类会帮我们选择一个合适的ααα，免去了我们自己去一轮轮筛选ααα的苦恼。
(4) 使用场景：
LassoCV类是进行Lasso回归的首选。当我们面临在一堆高维特征中找出主要特征时，LassoCV类更是必选。当面对稀疏线性关系时，LassoCV也很好用。

3.3 LassoLars

LassoLars类的损失函数、验证方法与Lasso类相同，区别在于损失函数优化方法。
(2) 损失函数的优化方法：
Lasso回归的损失函数优化方法常用的有两种：坐标轴下降法和最小角回归法。LassoLars类采用的是最小角回归法，前面讲到的Lasso类采用的是坐标轴下降法。
(4) 使用场景：
LassoLars类需要自己对ααα调优，所以不是Lasso回归的首选，一般用到的是下一节要讲的LassoLarsCV类。

3.4 LassoLarsCV

LassoLarsCV类的损失函数、损失函数优化方法与LassoLars类完全相同，区别在于验证方法。
(3) 验证方法：
LassoLarsCV类对超参数ααα使用了交叉验证，来帮忙我们选择一个合适的α。在初始化LassoLarsCV类时候，我们可以传一组备选的ααα值，10个、100个都可以。LassoLarsCV类会帮我们选择一个合适的ααα，免去了我们自己去一轮轮筛选ααα的苦恼。
(4) 使用场景：
LassoLarsCV类是进行Lasso回归的第二选择。第一选择是前面讲到LassoCV类。那么LassoLarsCV类有没有适用的场景呢？换句话说，用最小角回归法什么时候比坐标轴下降法好呢？场景一：如果我们想探索超参数ααα更多的相关值的话，由于最小角回归可以看到回归路径，此时用LassoLarsCV比较好。场景二：如果我们的样本数远小于样本特征数的话，用LassoLarsCV也比LassoCV好。其余场景最好用LassoCV。

3.5 LassoLarsIC

LassoLarsIC类的损失函数、损失函数优化方法与LassoLarsCV类完全相同，区别在于验证方法。
(3) 验证方法：
LassoLarsIC类对超参数ααα没有使用交叉验证，而是用 Akaike信息准则(AIC)和贝叶斯信息准则(BIC)。此时我们并不需要指定备选的ααα值，而是由LassoLarsIC类基于AIC和BIC自己选择。用LassoLarsIC类可以一轮找到超参数ααα，而用K折交叉验证的话，需要K+1轮才能找到。相比之下LassoLarsIC类寻找ααα更快。
(4) 使用场景：
从验证方法可以看出，验证ααα的话，LassoLarsIC比LassoLarsCV快很多。那么是不是LassoLarsIC类一定比LassoLarsCV类好呢？不一定！由于使用了AIC和BIC准则，我们的数据必须满足一定的条件才能用LassoLarsIC类。这样的准则需要对解的自由度做一个适当的估计。该估计是来自大样本（渐近结果），并假设该模型是正确的（即这些数据确实是由假设的模型产生的）。当待求解的问题的条件数很差的时候（比如特征个数大于样本数量的时候），这些准则就会有崩溃的风险。所以除非我们知道数据是来自一个模型确定的大样本，并且样本数量够大，才能用LassoLarsIC。而实际上我们得到的数据大部分都不能满足这个要求，实际应用中我没有用到过这个看上去很美的类。

4. ElasticNet回归类家族

4.1 ElasticNet

(1) 损失函数：
ElasticNet可以看做Lasso和Ridge的中庸化的产物。它也是对普通的线性回归做了正则化，但是它的损失函数既不全是L1的正则化，也不全是L2的正则化，而是用一个权重参数ρρρ来平衡L1和L2正则化的比重，形成了一个全新的损失函数如下：
J(θ)=12m(X∗θ−Y)T(X∗θ−Y)+αρ∥θ∥2+α(1−ρ)2∥θ∥22J(\theta)=\frac{1}{2 m}(X* \theta-Y)^{T}(X * \theta-Y)+\alpha \rho\|\theta\|_{2}+\frac{\alpha(1-\rho)}{2}\|\theta\|_{2}^{2} J(θ)=2m1(X∗θ−Y)T(X∗θ−Y)+αρ∥θ∥2+2α(1−ρ)∥θ∥22
其中ααα为正则化超参数，ρρρ为范数权重超参数。
(2) 损失函数的优化方法：
ElasticNet回归的损失函数优化方法常用的有两种：坐标轴下降法和最小角回归法。ElasticNet类采用的是坐标轴下降法。
(3) 验证方法：
ElasticNet类并没有用到交叉验证之类的验证方法，和Lasso类类似。需要我们自己把数据集分成训练集和测试集，需要自己设置好超参数ααα和ρρρ，然后训练优化。
(4) 使用场景：
ElasticNet类需要自己对ααα和ρρρ调优，所以不是ElasticNet回归的首选，一般用到的是下一节要讲的ElasticNetCV类。

4.2 ElasticNetCV

ElasticNetCV类的损失函数、损失函数优化方法与ElasticNet类完全相同，区别在于验证方法。
(3) 验证方法：
ElasticNetCV类对超参数ααα和ρρρ使用了交叉验证，来帮忙我们选择合适的ααα和ρρρ。在初始化ElasticNetCV类时候，我们可以传一组备选的ααα和ρρρ，10个、100个都可以。ElasticNetCV类会帮我们选择一个合适的ααα和ρρρ，免去了我们自己去一轮轮筛选ααα和ρρρ的苦恼。
(4) 使用场景：
ElasticNetCV类用在我们发现用Lasso回归太过（太多特征被稀疏为0），而用Ridge回归又正则化的不够（回归系数衰减的太慢）的时候。一般不推荐拿到数据就直接就上ElasticNetCV。

5. OrthogonalMatchingPursuit回归类家族

5.1 OrthogonalMatchingPursuit

(1) 损失函数：
OrthogonalMatchingPursuit（OMP）算法和普通的线性回归损失函数的区别是增加了一个限制项，来限制回归系数中非0元素的最大个数。形成了一个全新的损失函数如下：J(θ)=12(Xθ−Y)T(Xθ−Y),subject to ∥θ∥0≤nnon-zero-coefsJ(\theta)=\frac{1}{2}(X \theta-Y)^{T}(X \theta-Y), \text { subject to }\|\theta\|_{0} \leq n_{\text {non-zero-coef} s} J(θ)=21(Xθ−Y)T(Xθ−Y), subject to ∥θ∥0≤nnon-zero-coefs
其中(∥θ∥0\|\theta\|_{0}∥θ∥0代表θθθ的L0范数，即非0回归系数的个数。
(2) 损失函数的优化方法：
OrthogonalMatchingPursuit类使用前向选择算法来优化损失函数。它是最小角回归算法的缩水版，虽然精度不如最小角回归算法，但是运算速度很快。
(3) 验证方法：
OrthogonalMatchingPursuit类并没有用到交叉验证之类的验证方法，和Lasso类类似。需要我们自己把数据集分成训练集和测试集，需要自己选择限制参数nnon−zero−coefsnnon−zero−coefsnnon−zero−coefs，然后训练优化。
(4) 使用场景：
OrthogonalMatchingPursuit类需要自己选择nnon−zero−coefsnnon−zero−coefsnnon−zero−coefs，所以不是OrthogonalMatchingPursuit回归的首选，一般用到的是下一节要讲的OrthogonalMatchingPursuitCV类，不过如果已经定好了nnon−zero−coefsnnon−zero−coefsnnon−zero−coefs的值，那使用OrthogonalMatchingPursuit比较方便。

5.2 OrthogonalMatchingPursuitCV

OrthogonalMatchingPursuitCV类的损失函数、损失函数优化方法与OrthogonalMatchingPursuit类完全相同，区别在于验证方法。
(3) 验证方法：
OrthogonalMatchingPursuitCV类使用交叉验证，在S折交叉验证中以MSE最小为标准来选择最好的nnon−zero−coefsnnon−zero−coefsnnon−zero−coefs。
(4) 使用场景：
OrthogonalMatchingPursuitCV类通常用在稀疏回归系数的特征选择上，这点和LassoCV有类似的地方。不过由于它的损失函数优化方法是前向选择算法，精确度较低，一般情况不是特别推荐用，用LassoCV就够，除非你对稀疏回归系数的精确个数很在意，那可以考虑用OrthogonalMatchingPursuitCV。

6. MultiTaskLasso回归类家族

6.1 MultiTaskLasso

这一回归类家族中都带有一个MultiTask的前缀，不过不是编程里面的多线程，而是指多个线性回归模型共享样本特征，但是有不同的回归系数和特征输出。具体的线性回归模型是Y=X∗WY=X*WY=X∗W。其中XXX是m∗nm*nm∗n维度的矩阵。WWW为n∗kn*kn∗k维度的矩阵，YYY为m∗km*km∗k维度的矩阵。mmm为样本个数，nnn为样本特征，而kkk就代表多个回归模型的个数。所谓的MultiTask其实就是指kkk个线性回归的模型一起去拟合。
(1) 损失函数：
由于这里是多个线性回归一起拟合，所以损失函数和前面的都很不一样：
J(W)=12m(∥X∗W−Y∥)Fro‾2+α∥W∥21J(W)=\frac{1}{2 m}(\|X*W-Y\|)_{\overline{F r o}}^{2}+\alpha\|W\|_{21} J(W)=2m1(∥X∗W−Y∥)Fro2+α∥W∥21
其中，(∥X∗W−Y∥)Fro(\|X*W-Y\|)_{F r o}(∥X∗W−Y∥)Fro是Y=X∗WY=X*WY=X∗W的Frobenius范数。而∥W∥21\|W\|_{21}∥W∥21代表WWW的各列的根平方和之和。
(2) 损失函数的优化方法：
MultiTaskLasso类使用坐标轴下降法来优化损失函数。
(3) 验证方法：
MultiTaskLasso类并没有用到交叉验证之类的验证方法，和Lasso类类似。需要我们自己把数据集分成训练集和测试集，需要自己设置好超参数ααα，然后训练优化。
(4) 使用场景：
MultiTaskLasso类需要自己对ααα调优，所以不是共享特征协同回归的首选，一般用到的是下一节要讲的MultiTaskLassoCV类。

6.2 MultiTaskLassoCV

MultiTaskLassoCV类的损失函数、损失函数优化方法与MultiTaskLasso类完全相同，区别在于验证方法。
(3) 验证方法：
MultiTaskLassoCV类对超参数ααα使用了交叉验证，来帮忙我们选择一个合适的ααα。在初始化LassoLarsCV类时候，我们可以传一组备选的ααα值，10个、100个都可以。MultiTaskLassoCV类会帮我们选择一个合适的ααα。
(4) 使用场景：
MultiTaskLassoCV是多个回归模型需要一起共享样本特征一起拟合时候的首选。它可以保证选到的特征每个模型都用到，不会出现某个模型选到了某特征而另一个模型没选到这个特征的情况。

6.3 MultiTaskElasticNet

(1) 损失函数：
MultiTaskElasticNet类和MultiTaskLasso类的模型是相同的，不过损失函数不同，损失函数表达式如下：
J(W)=12m(∥X∗W−Y∥)Fro2+αρ∥W∥21+α(1−ρ)2(∥W∥)Fro2J(W)=\frac{1}{2 m}(\|X* W-Y\|)_{F r o}^{2}+\alpha \rho\|W\|_{21}+\frac{\alpha(1-\rho)}{2}(\|W\|)_{F r o}^{2} J(W)=2m1(∥X∗W−Y∥)Fro2+αρ∥W∥21+2α(1−ρ)(∥W∥)Fro2
其中，∥X∗W−Y∥Fro\|X* W-Y\|_{F r o}∥X∗W−Y∥Fro是Y=X∗WY=X*WY=X∗W的Frobenius范数。而∥W∥21\|W\|_{21}∥W∥21代表W的各列的根平方和之和。
(2) 损失函数的优化方法：
MultiTaskElasticNet类使用坐标轴下降法来优化损失函数。
(3) 验证方法：
MultiTaskElasticNet类并没有用到交叉验证之类的验证方法，和Lasso类类似。需要我们自己把数据集分成训练集和测试集，需要自己设置好超参数α和ρ，然后训练优化。　
(4) 使用场景：
MultiTaskElasticNet类需要自己对ααα调优，所以不是共享特征协同回归的首选，如果需要用MultiTaskElasticNet，一般用到的是下一节要讲的MultiTaskElasticNetCV类。

6.4 MultiTaskElasticNetCV

MultiTaskElasticNetCV类的损失函数、损失函数优化方法与MultiTaskElasticNet类完全相同，区别在于验证方法。
(3) 验证方法：
MultiTaskElasticNetCV类对超参数ααα和 ρρρ使用了交叉验证，来帮忙我们选择合适的ααα和 ρρρ。在初始化MultiTaskElasticNetCV类时候，我们可以传一组备选的ααα和 ρρρ，10个、100个都可以。ElasticNetCV类会帮我们选择一个合适的ααα和 ρρρ，免去了我们自己去一轮轮筛选ααα和 ρρρ的苦恼。
(4) 使用场景：
MultiTaskElasticNetCV是多个回归模型需要一起共享样本特征一起拟合时候的两个备选之一，首选是MultiTaskLassoCV。如果我们发现用MultiTaskLassoCV时回归系数衰减的太快，那么可以考虑用MultiTaskElasticNetCV。

7. 贝叶斯回归模型

7.1 BayesianRidge

下两节讲的都是贝叶斯回归模型。贝叶斯回归模型假设先验概率，似然函数和后验概率都是正态分布。先验概率是假设模型输出YYY是符合均值为X∗θX*θX∗θ的正态分布，正则化参数ααα被看作是一个需要从数据中估计得到的随机变量。回归系数θθθ的先验分布规律为球形正态分布，超参数为λλλ。我们需要通过最大化边际似然函数来估计超参数ααα和λλλ，以及回归系数θθθ。
此处对损失函数即负的最大化边际似然函数不多讨论，不过其形式和Ridge回归的损失函数很像，所以也取名BayesianRidge。
(4) 使用场景：
如果我们的数据有很多缺失或者矛盾的病态数据，可以考虑BayesianRidge类，它对病态数据鲁棒性很高，也不用交叉验证选择超参数。但是极大化似然函数的推断过程比较耗时，一般情况不推荐使用。

7.2 ARDRegression

ARDRegression和BayesianRidge很像，唯一的区别在于对回归系数θθθ的先验分布假设。BayesianRidge假设θ的先验分布规律为球形正态分布，而ARDRegression丢掉了BayesianRidge中的球形高斯的假设，采用与坐标轴平行的椭圆形高斯分布。这样对应的超参数λλλ有n个维度，各不相同。而上面的BayesianRidge中球形分布的θθθ对应的λλλ只有一个。
ARDRegression也是通过最大化边际似然函数来估计超参数ααα和λλλ向量，以及回归系数θθθ。
(4) 使用场景：
如果我们的数据有很多缺失或者矛盾的病态数据，可以考虑BayesianRidge类，如果发现拟合不好，可以换ARDRegression试一试。因为ARDRegression对回归系数先验分布的假设没有BayesianRidge严格，某些时候会比BayesianRidge产生更好的后验结果。

备注

1. 自己的学习进展

“https://github.com/Wasim37/machine_learning_code -02 回归算法 Linear regression”中采用的是LinearRegression；RidgeCV；LassoCV；ElasticNetCV。此外，还采用了PolynomialFeatures：在建立超过一次函数的线性回归模型之前，要对默认特征生成多项式特征再输入到模型。

PolynomialFeatures可参考的资料:

API详解：sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures
https://blog.csdn.net/weixin_39175124/article/details/79475336

PolynomialFeatures使用
https://www.jianshu.com/p/e0e846365f22

scikit-learn 线性回归算法相关推荐

python笔迹识别_python_基于Scikit learn库中KNN,SVM算法的笔迹识别
之前我们用自己写KNN算法[网址]识别了MNIST手写识别数据 [数据下载地址] 这里介绍,如何运用Scikit learn库中的KNN,SVM算法进行笔迹识别. 数据说明: 数据共有785列,第一列 ...
Scikit Learn: 在python中机器学习
Warning 警告:有些没能理解的句子,我以自己的理解意译. 翻译自:Scikit Learn:Machine Learning in Python 作者: Fabian Pedregosa, Ga ...
[转载]Scikit Learn: 在python中机器学习
原址:http://my.oschina.net/u/175377/blog/84420 目录[-] Scikit Learn: 在python中机器学习载入示例数据一个改变数据集大小的示例:数码 ...
scikit - learn 做文本分类
文章来源: https://my.oschina.net/u/175377/blog/84420 Scikit Learn: 在python中机器学习 Warning 警告:有些没能理解的句子,我以自 ...
线性回归算法数学原理_线性回归算法-非数学家的高级数学
线性回归算法数学原理内部AI (Inside AI) Linear regression is one of the most popular algorithms used in differen ...
c语言线性分类回归库台湾,最全的线性回归算法库总结—— scikit-learn篇
原标题:最全的线性回归算法库总结-- scikit-learn篇本文建议收藏后食用更加美味 scikit-learn对于线性回归提供了比较多的类库,这些类库都可以用来做线性回归分析,本文就对这些类库 ...
机器学习算法：scikit-learn 线性回归算法总结
写在前面从一开始的课题需要重新整理XGBoost,到现在整理机器学习算法的知识将近一个礼拜了,希望自己能一直坚持下去~ 线性回归在机器学习算法中算是一个比较简单基础的算法.线性回归的目的是要得到输出 ...
【机器学习入门】(8) 线性回归算法：正则化、岭回归、实例应用(房价预测)附python完整代码和数据集
各位同学好,今天我和大家分享一下python机器学习中线性回归算法的实例应用,并介绍正则化.岭回归方法.在上一篇文章中我介绍了线性回归算法的原理及推导过程:[机器学习](7) 线性回归算法:原理.公式 ...
【机器学习入门】(7) 线性回归算法：原理、公式推导、损失函数、似然函数、梯度下降
各位同学好,今天我和大家分享一下python机器学习中的线性回归算法.内容有: (1) 线性回归方程.(2) 损失函数推导.(3) 似然函数.(4) 三种梯度下降方法 1. 概念简述线性回归是通过一 ...
回归模型-线性回归算法
线性回归算法问题分为有监督问题和无监督问题两类当用到标签来划分的时候就是有监督问题,当没有用标签值的时候就是无监督问题. 线性回归求解的结果是值比如: 根据工资和年龄来预测出一个具体的值,根据工 ...

scikit-learn 线性回归算法