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第4章 回归与聚类算法 2 4.1 线性回归 2 4.1.1 线性回归的基本原理 2 4.1.2 线性回归的损失函数及优化方法 2

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简介：
本章介绍线性回归，包括其基本原理、损失函数以及优化方法。通过理论与实践结合的方式，深入探讨了如何利用线性模型进行预测和分析。 学习资源第四章 回归与聚类算法 24.1 线性回归 24.1.1 线性回归的原理 24.1.2 线性回归的损失和优化原理（理解记忆） 24.1.3 线性回归API 24.1.4 波士顿房价预测 24.1.5 拓展-关于优化方法GD、SGD、SAG 24.1.6 总结 24.2 欠拟合与过拟合 24.2.1 什么是过拟合与欠拟合 24.2.2 原因以及解决办法 24.3 线性回归的改进-岭回归 24.3.1 带有L2正则化的线性回归-岭回归 24.4 分类算法-逻辑回归与二分类 24.4.1 逻辑回归的应用场景 24.4.2 逻辑回归的原理 24.4.3 逻辑回归API 24.4.4 案例：癌症分类预测-良／恶性乳腺癌肿瘤预测 24.4.5 分类的评估方法 24.5 模型保存与加载 24.5.1 sklearn模型的保存和加载API 24.5.2 线性回归的模型保存加载案例 24.6 无监督学习-K-means算法 24.6.1 什么是无监督学习

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    本章介绍线性回归，包括其基本原理、损失函数以及优化方法。通过理论与实践结合的方式，深入探讨了如何利用线性模型进行预测和分析。 学习资源第四章 回归与聚类算法 24.1 线性回归 24.1.1 线性回归的原理 24.1.2 线性回归的损失和优化原理（理解记忆） 24.1.3 线性回归API 24.1.4 波士顿房价预测 24.1.5 拓展-关于优化方法GD、SGD、SAG 24.1.6 总结 24.2 欠拟合与过拟合 24.2.1 什么是过拟合与欠拟合 24.2.2 原因以及解决办法 24.3 线性回归的改进-岭回归 24.3.1 带有L2正则化的线性回归-岭回归 24.4 分类算法-逻辑回归与二分类 24.4.1 逻辑回归的应用场景 24.4.2 逻辑回归的原理 24.4.3 逻辑回归API 24.4.4 案例：癌症分类预测-良／恶性乳腺癌肿瘤预测 24.4.5 分类的评估方法 24.5 模型保存与加载 24.5.1 sklearn模型的保存和加载API 24.5.2 线性回归的模型保存加载案例 24.6 无监督学习-K-means算法 24.6.1 什么是无监督学习
     
  • Matlab线性回归拟合 (2).pdf
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    本PDF文件详细介绍了使用MATLAB进行线性回归分析的方法与技巧，包括数据准备、模型建立及结果解释等内容。适合数据分析和科研人员参考学习。 Matlab线性回归（拟合）文档共重复出现了多次：Matlab线性回归(拟合) (2).pdf。看起来你可能需要这份关于如何使用MATLAB进行线性回归分析的资料，它可以帮助你在数据分析中实现模型拟合和预测任务。
     
  • Python中线性回归与岭回归的代码实现_线性回归_岭回归_Python_
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    本文详细介绍了如何使用Python进行线性回归和岭回归的模型构建及预测，包括数据准备、模型训练和结果评估。 本段落将介绍如何在机器学习中实现线性回归以及岭回归算法的Python版本。
     
  • MLRMATLAB.rar_线性与多元回归_MATLAB_线性回归_多元回归_matlab
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    本资源包提供用于MATLAB环境中的线性回归和多元回归分析工具及示例代码，适用于科研人员和技术工程师进行数据分析。 多元线性回归：MATLAB源程序 这段文本只是提到了一个主题，并没有包含具体的联系信息或网站链接，因此无需进行额外的修改以去除这些元素。如果需要关于如何编写或者实现多元线性回归在 MATLAB 中的具体代码示例或者其他相关帮助，请明确指出需求以便进一步提供支持。
     
  • 回归分析的应用：线性回归、多因素线性回归和逻辑回归
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    本课程聚焦于回归分析的核心技术与应用，涵盖线性回归、多因素线性回归及逻辑回归等关键领域，旨在解析变量间复杂关系，适用于数据分析与预测模型构建。 回归分析是一种统计方法，用于研究变量之间的关系，并通过构建数学模型来预测或解释一个或多个因变量（目标变量）的变化如何受到一个或多个自变量（解释变量）的影响。在这个主题中，我们将深入探讨三种主要的回归类型：线性回归、多因素线性回归和逻辑回归。 1. **线性回归**： 线性回归是回归分析中最基础的形式，它假设因变量和一个或多个自变量之间存在线性关系。这个模型可以表示为一个简单的公式：y = ax + b，其中y是因变量，x是自变量，a是斜率，b是截距。线性回归的目标是找到最佳拟合线，使得所有数据点与这条线之间的距离（误差）之和最小化，这通常通过最小二乘法实现。线性回归在预测连续变量时非常有用，例如预测房价、销售额等。 2. **多因素线性回归**： 当我们需要考虑多个自变量对因变量的影响时，我们使用多因素线性回归。模型变为：y = a1x1 + a2x2 + ... + anxn + b，其中n是自变量的数量。这种方法可以同时分析多个因素对结果的影响，帮助我们理解各个因素的相对重要性，并进行多元关系的建模。多因素线性回归在社会科学、经济学和工程学等领域广泛应用。 3. **逻辑回归**： 逻辑回归虽然名字中有“回归”，但它实际上是分类方法，主要用于处理二分类问题。逻辑回归通过将线性回归的结果输入到一个非线性函数（通常是Sigmoid函数）中，将其转换为0到1之间的概率值，从而预测一个事件发生的可能性。例如，预测某人是否会购买产品、患者是否患有某种疾病等。逻辑回归的输出不是连续的，而是离散的概率值，因此适合处理非连续的响应变量。 在实际应用中，回归分析可以帮助我们发现变量之间的关联，预测未知数据，并进行假设检验。例如，通过线性回归我们可以估计销售额与广告投入的关系；在多因素线性回归中，我们可以探究年龄、性别和教育程度等因素如何共同影响收入水平；而在逻辑回归中，我们可以分析影响用户是否选择购买产品的各种因素。 这个主题涵盖的资料可能包括关于这些回归分析方法的代码示例、数据集、结果解释和教学资料。通过学习和实践这些内容，你可以更深入地理解和掌握回归分析的原理与应用，提高预测和建模的能力。对于数据科学家、统计学家以及任何需要利用数据进行决策的人来说，这些技能都是至关重要的。
     
  • 02a 多元线性回归分析_MATLAB实现_多元回归_线性回归_多元线性回归代码
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    本资源详细介绍并提供MATLAB代码用于执行多元线性回归分析，帮助用户理解和应用多元回归模型。适用于统计建模和数据分析。 基于矩阵运算的多元线性回归分析以及使用回归计算程序包实现的多元线性回归分析在MATLAB中的应用；各项检验值均完备。
     
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    本课程将深入探讨回归分析中的几种核心模型，涵盖线性回归的基础理论与应用实践，介绍自回归在时间序列数据中的重要性及其建模方法，并且讲解面板回归如何结合横截面和时间序列维度以提供更丰富的数据分析视角。 回归模型分类包括线性回归、自回归以及面板回归。
     
  • 多变量线性回归的MATLAB开发：线性回归
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