学习python应用,初识python怎样的感受?
我就是一个电脑小白,除了基础的办公软件操作,其他的都不会了。最近报名学习电脑课,是潭州的课,质量是杠杠的,老师非常专业,技术又高超。喜欢老师的课,老师课堂上所教的都是非常实用的。上课认真听,课后认真做作业,勤练习,会有意想不到的收获。在我的心里,那些电脑技术杠杠的人,都是帅呆了,太酷了。
今天我完成所有的电脑作业了,老师夸我的作业完成得很好,还夸我学软件很有感觉(有点害羞)。老师给我推荐一个最近很火的软件Python。这个软件很酷啊,功能强大,捉数据特好。现在都是和数据打交道的时代,学会了它很好哦!想买书自学,但我就是一个小白,这个编程类的软件,有点怕怕的。有会这个软件的大神?不管了,解决买书自学,好好学习。不去试一下,如何会成功呢?加油加油,给可爱的我加加油(哈哈,偷笑中)。学海无涯乐作舟!
你们了解Python吗?知道线性回归是什么吗?对,我刚开始也不知道,今天呢!就给你们讲讲线性回归!
线性回归可能是最常见的算法之一,线性回归是机器学习实践者必须知道的。这通常是初学者第一次接触的机器学习算法,了解它的操作方式对于更好地理解它至关重要。
所以,简单地说,让我们来分解一下真正的问题:什么是线性回归?
线性回归定义
线性回归是一种有监督的学习算法,旨在采用线性方法来建模因变量和自变量之间的关系。换句话说,它的目标是拟合一条最好地捕捉数据关系的线性趋势线,并且,从这条线,它可以预测目标值可能是什么。
太好了,我知道它的定义,但它是如何工作的呢?好问题!为了回答这个问题,让我们逐步了解一下线性回归是如何运作的:
计算点之间的距离(图上的红点是点,绿线是距离),然后求平方,然后求和(这些值是平方的,以确保负值不会产生错误的值并阻碍计算)。这是算法的误差,或者更好地称为残差存储迭代的残差基于一个优化算法,使得该线稍微“移动”,以便该线可以更好地拟合数据。重复步骤2-5,直到达到理想的结果,或者剩余误差减小到零。这种拟合直线的方法称为最小二乘法。
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