如果大家觉得有哪些可以优化的地方可以留言给我，我会慢慢完善的。再后面会陆续放送各个机器学习算法、深度学习模型及相关的实例实践，希望对大家有帮助。
相应的参数说明。 fit_intercept: 布尔型，默认为true 说明：是否对训练数据进行中心化。如果该变量为false，则表明输入的数据已经进行了中心化，在下面的过程里不进行中心化处理；否则，对输入的训练数据进行中心化处理 normalize布尔型，默认为false 说明：是否对数据进行标准化处理 copy_X 布尔型，默认为true 说明：是否对X复制，如果选择false，则直接对原数据进行覆盖。（即经过中心化，标准化后，是否把新数据覆盖到原数据上） **n_jobs整型， 默认为1 说明：计算时设置的任务个数(number of jobs)。如果选择-1则代表使用所有的CPU。这一参数的对于目标个数>1（n_targets>1）且足够大规模的问题有加速作用。 返回值：
在前面的博客已经介绍过多元回归模型，现在这里粗略介绍如下 python 实现案例 1、选取数据 #!usr/bin/env python #_*_ coding:utf-8 _*_ import
都知道线性回归模型要求解权重向量w，最传统的做法就是使用最小二乘法。根据在scikit-learn的文档，模型sklearn.linear_model.LinearRegression，使用的就是最小二乘法（least squares ）：
x轴表示自变量x的值，y轴表示因变量y的值，图中的蓝色线条就代表它们之间的回归模型，在该模型中，因为只有1个自变量x,所以称之为一元线性回归，公式如下
本文介绍了Python机器学习库sklearn中的线性回归模型，包括普通最小二乘法和正规方程法。普通最小二乘法使用最小化均方误差来估计模型参数，而正规方程法使用矩阵分解的方法求解线性方程组。这些方法在数据科学和机器学习领域被广泛应用，可以用于预测、建模和估计未知数据。
由于高等数学底子太差的原因，机器学习总是无法深入学习下去，只能做一个简单的尝试者，甚至连调优也未必能算的上，不过这样也好，可以把重心放到对业务的理解上，以及业务和模型的选择上。
设置:bool型,可选,默认True,如果使用中心化的数据，可以考虑设置为False,不考虑截距。
就像朴素贝叶斯（之前在朴素贝叶斯分类中讨论）是分类任务的一个很好的起点，线性回归模型是回归任务的一个很好的起点。 这些模型受欢迎，因为它们可以快速拟合，并且非常可解释。 你可能熟悉线性回归模型的最简单形式（即使用直线拟合数据），但是可以扩展这些模型，来建模更复杂的数据行为。
Sklearn类的线性回归以sklearn.linear_model.LinearRegression为基础，以sklearn.linear_model.Ridge（岭回归）、sklearn.linear_model.Lasso（套索回归）和sklearn.linear_model.ElasticNet（弹性网络）为优化。
scikit-learn提供了广义线性模型模块sklearn.linear_model. 它定义线性模型为：
普通最小二乘线性回归。线性回归拟合系数为w=(w1,…,wp)的线性模型，以最小化数据集中观测目标和线性近似预测目标之间差的平方和。
豌豆贴心提醒，本文阅读时间7分钟 今天给大家讲解一个实战案例：如何根据现有数据预测糖尿病。在这个案例开始之前，希望大家回忆一下大学里讲过的线性回归的知识，这是数据挖掘里非常重要的一部分知识。当然，鉴于大家都学过，本篇就不再赘述。 一. 数据集介绍 diabetes dataset数据集 这是一个糖尿病的数据集，主要包括442行数据，10个属性值，分别是：Age(年龄)、性别(Sex)、Body mass index(体质指数)、Average Blood Pressure(平均血压
今天给大家讲解一个实战案例:如何根据现有数据预测糖尿病。在这个案例开始之前，希望大家回忆一下大学里讲过的线性回归的知识，这是数据挖掘里非常重要的一部分知识。当然，鉴于大家都学过，本篇就不再赘述。
线性回归作为一种回归分析技术，其分析的因变量属于连续型变量，如果因变量转变为离散型变量，将转换为分类问题。
load_boston([return_X_y]) 加载波士顿房价数据；用于回归问题
其中λ称为正则化参数，如果λ选取过大，会把所有参数θ均最小化，造成欠拟合，如果λ选取过小，会导致对过拟合问题解决不当，因此λ的选取是一个技术活。 岭回归与Lasso回归最大的区别在于岭回归引入的是L2范数惩罚项，Lasso回归引入的是L1范数惩罚项，Lasso回归能够使得损失函数中的许多θ均变成0，这点要优于岭回归，因为岭回归是要所有的θ均存在的，这样计算量Lasso回归将远远小于岭回归。
下面部分引用自https://blog.csdn.net/HHTNAN/article/details/79500003
机器学习中的预测问题通常分为2类：回归与分类。 简单的说回归就是预测数值，而分类是给数据打上标签归类。 本文讲述如何用Python进行基本的数据拟合，以及如何对拟合结果的误差进行分析。 本例中使用一个2次函数加上随机的扰动来生成500个点，然后尝试用1、2、100次方的多项式对该数据进行拟合。 拟合的目的是使得根据训练数据能够拟合出一个多项式函数，这个函数能够很好的拟合现有数据，并且能对未知的数据进行预测。 代码如下： [python] view plaincopy import matplotlib.py
导读：散点图的用途有很多，我认为它的核心价值，在于应用相关思维，发现变量之间的关系。
特征选择能剔除和目标变量不相关(irrelevant)或冗余(redundant )的特征，以此来减少特征个数，以此来达到提高模型精确度，减少运行时间的目的。
机器学习中的预测问题通常分为2类：回归与分类。 简单的说回归就是预测数值，而分类是给数据打上标签归类。 本文讲述如何用Python进行基本的数据拟合，以及如何对拟合结果的误差进行分析。 本例中使用一个2次函数加上随机的扰动来生成500个点，然后尝试用1、2、100次方的多项式对该数据进行拟合。 拟合的目的是使得根据训练数据能够拟合出一个多项式函数，这个函数能够很好的拟合现有数据，并且能对未知的数据进行预测。 代码如下： [python] view plaincopy import matplotlib.p
数据挖掘中的预测问题通常分为2类：回归与分类。 简单的说回归就是预测数值，而分类是给数据打上标签归类。 本文讲述如何用Python进行基本的数据拟合，以及如何对拟合结果的误差进行分析。 本例中使用一个2次函数加上随机的扰动来生成500个点，然后尝试用1、2、100次方的多项式对该数据进行拟合。 拟合的目的是使得根据训练数据能够拟合出一个多项式函数，这个函数能够很好的拟合现有数据，并且能对未知的数据进行预测。 代码如下： import matplotlib.pyplot as plt import nu
根据给定的文章内容，撰写摘要总结。
刚开始入门机器学习，好的学习路径非常重要，以下是我个人最近学习机器学习的心得，与大家分享。
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“斜率”参数（w，也叫作权重或系数）被保存在 coef_ 属性中，而偏移或截距（b）被保 存在 intercept_ 属性中
我们在《特征工程系列：特征筛选的原理与实现（上）》中介绍了特征选择的分类，并详细介绍了过滤式特征筛选的原理与实现。本篇继续介绍封装式和嵌入式特征筛选的原理与实现。
sklearn.linear_model.LinearRegression 参数速查手册
sklearn.linear_model.Lasso(alpha=1.0, fit_intercept=True, normalize=False, precompute=False, copy_X=True, max_iter=1000, tol=0.0001,warm_start=False, positive=False, random_state=None, selection='cyclic')
我们在上篇中介绍了特征选择的分类，并详细介绍了过滤式特征筛选的原理与实现。本篇继续介绍封装式和嵌入式特征筛选的原理与实现。
5.2 岭（Ridge）回归、套索（Lasso）回归与弹性网络（Elastic Net）的基本概念
其中，P ( Y = 1 ∣ X ) P(Y=1|X)P(Y=1∣X) 表示在给定输入特征X的条件下，目标变量Y等于1的概率。β 0 , β 1 , … , β n \beta_0, \beta_1, \ldots, \beta_nβ0,β1,…,βn 是模型的权重参数，X 1 , X 2 , … , X n X_1, X_2, \ldots, X_nX1,X2,…,Xn 是输入特征。
回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量和自变量之间的关系。它能够表明自多个自变量对一个因变量的影响强度。这种技术通常用于预测分析、时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。回归分析是一种通过建立模型来研究变量之间相互关系的密切程度、结构状态及进行模型预测的有效工具，是建模和分析数据的重要工具。
本系列是机器学习课程的系列课程，主要介绍机器学习中回归算法，包括线性回归，岭回归，逻辑回归等部分。
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍如何通过sklearn封装的SVM算法实现分类任务，并且设置不同的超参数C的值，通过绘图的方式直观的感受不同的超参数C对模型的影响。
线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。
通过多种方式对特征重要性进行评估，将每个特征的特征重要的得分取均值，最后以均值大小排序绘制特征重要性排序图，直观查看特征重要性。
这篇笔记会将几本的线性回归概念和最小二乘法。 在机器学习中,一个重要而且常见的问题就是学习和预测特征变量(自变量)与响应的响应变量(应变量)之间的函数关系 这里主要讨论线性函数:在特征和响应之间
逻辑回归是一种广义线性回归模型，是Sigmoid函数归一化后的线性回归模型，常用来解决二元分类问题，可解释性强。它假设数据服从伯努利分布，通过梯度下降法对其损失函数（极大似然函数）求解，以达到数据二分类的目的。
之前我们学习了一般线性回归，以及加入正则化的岭回归与Lasso，其中岭回归可以处理数据中的多重共线性，从而保证线性回归模型不受多重共线性数据影响。Lasso主要用于高维数据的特征选择，即降维处理。
寄语：本文对线性回归算法的原理及模型，学习策略、算法求解和sklearn参数做了详细的讲解。同时，用例子进行Python代码实践。
上篇《线性回归中的多重共线性与岭回归》(点击跳转)详细介绍了线性回归中多重共线性，以及一种线性回归的缩减(shrinkage)方法 ----岭回归(Ridge Regression)，除此之外另一种线性回归的缩减方法----Lasso回归亦可解决多重共线性问题，但是不一样的是Lasso回归针对不同的自变量，会使其收敛的速度不一样。有的变量就很快趋于0了，有的却会很慢。因此一定程度上Lasso回归非常适合于做特征选择。
监督学习（Supervised Learning）包括分类算法(Classification)和回归算法（Regression）两种，它们是根据类别标签分布的类型来定义的。回归算法用于连续型的数据预测，分类算法用于离散型的分布预测。回归算法作为统计学中最重要的工具之一，它通过建立一个回归方程用来预测目标值，并求解这个回归方程的回归系数。
看一下损失函数的导函数tanh(x)，当x偏离0时，tanh(x)趋向+1或者-1
线性回归(Linear regression)是利用 回归方程对 一个或多个自变量(特征值)和因变量(目标值)之间 关系进行建模的一种分析方式。
线性回归（Linear Regression） 这个类是传统最小二乘回归的类.是最基础的线性回归的类. class sklearn.linear_model.LinearRegression(fit_intercept=True, normalize=False, copy_X=True, n_jobs=1) 参数: fit_intercept : 布尔型,可选.是否计算模型的截距.要是设置为False的话,就不会计算截距了.(表明数据已经中心化了.) normalize : 布尔型,可选,默认是F
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