西南交通大学 机器学习 实验二.docx

简介：
这份文档是西南交通大学的一份关于机器学习课程的实验报告，具体为第二部分的内容，涵盖了相关的理论知识和实践操作。 西南交通大学机器学习实验2 本实验的主要目标是掌握线性回归模型的基本原理与方法，并学会运用该模型进行问题建模及预测分析。具体内容涵盖建立假设性的线性和二次线性模型，使用Python、numpy以及matplotlib库编写实现代码并计算测试集上的均方误差。 知识点1: 线性回归 作为一种常见的机器学习算法，线性回归用于预测连续型变量的值。其基本公式为y = w1x + w2（其中y代表预测结果，x是特征参数，w1和w2则表示模型中的权重）。 知识点2: 模型评估方法 在训练模型后进行性能评价是一个关键环节，常用的指标包括均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)及R平方值等。本实验中选择使用均方误差作为主要的评估标准。 知识点3: Python实现线性回归 利用Python语言结合numpy和matplotlib库可以高效地构建并展示线性回归模型。其中，numpy提供矩阵运算与线代计算功能；而matplotlib则支持数据可视化需求。在此次作业里，我们将借助numpy进行算法设计，并通过matplotlib绘制训练集、测试集及预测结果的图表。 知识点4: 假设模型 本次实验中我们探讨了两种假设模式：直线型（y = w1x + w2）和抛物线型（y = w1x^2 + w2x + w3）。通过对比这两种不同复杂度的模型，可以观察到其对预测准确性的潜在影响。 知识点5: 参数估计 参数估计是机器学习中不可或缺的一环，它帮助我们确定最合适的权重值。此次实验采用最小二乘法来进行这一过程。该方法旨在使所有误差平方和达到最小化状态以优化回归方程中的未知系数。 知识点6: 数据可视化 数据展示同样重要，有助于直观理解模型的表现与效果。在本项目中，我们将利用matplotlib绘制出训练样本、测试集以及预测曲线等图形，以便于分析比较不同方法的实际应用价值。