About Multiple regression

news2024/11/15 0:08:16

ps:this article is not very strict,just some ml and mathematic basic knowledge.My english is poor too.So If this passage make you confuse and uncomfortable.Please give me a feedback in the comment :-D

Prior to this(在此之前), we learned the concept of single feature version. There is a model consists of only one feature ,denote as X. But in some situations, such as a real estate agency,we have to considerate more elements,size,floor,age....and so on.After analyzing all there factor ,  a useful and conprehensive model will emerge.

First,we shall need to learn some notitions:

  • feature: this term is set to donate one of a training example. For example, a training example contains mang features like "name,age,height,width,color..and so on"
  • X_{i}^{} : j-th feature
  • X_{}^{\left ( j \right )}:features of i-th training example
  • X_{i}^{\left ( j \right )}:the value of j-th feature of features of i-th training example

The description of model function also changes:

  • pre: f(x)=wx+b
  • new   f(x)=w1x1+w2x2+w3x3......+b

For this new version, in this linear model with two or more features,we entitle this model as 'multiple linear regression'.

Vectorization:

When we have many features,our model will become complex: f(x)=w1x1+w2x2+w3x3+w4x4+w5x5......... It not only results in too many code,but also randers a heavy time and space cost. so we can use veciorization to simplify this model.Fonnlty , we have a linear mathematical library in python.

  • x=[x1,x2,x3,x4........]
  • w=[w1,w2,w2,w4........]
  • f(x)=w\bulletx+b
#in python library ‘NumPy’,we can use it 
w=np.array([x1,x2,x3]) 
x=np.array([w1,w2,w3]) 
b=4 
f=np,dot(x,w)+f 

#the function 'dot' implements dot product. 
# less codes,faster counting 

So,we get a useful skill. But how to iteration? Yep,we have more features than before. these features also need to iterate.In the gradient descend,just memory that simultaneously update

(repeat simyltaneously update) w1=w1-.... ...... b=b-,,,,,

Sacling(放缩)

In other hands,we can also say ‘rescale’.when one of feature has a too big or small scale or range,like this

  • x1: 0 to 10
  • x2: 0 to 2000
  • x3: 0 to 10 x2 is overscale compared with other features.It will render a disproportative 'topograph' that lines converge to one axis in graph,like this:  So,we can rescale this feature.there are more methods to finish this goal,and I like this : \frac{x_{i}- \mu }{x_{max}}     (u is average value of all same feature in different training example).
  • Also there are a lot of methods,I will use them behind,

 

how to check convergence:

In the pervious blog, I use some notion which defined in other subject to discribe how to judge what time can we abort iteration. Making sure you parameters is working correctly.J should decrease after every iteration.And If J decreases by < 0.001(a communal number) in one interation , then declare converge.

how to choose learning rate Too big rate may be diperse in a gradience .

 

however , a too small is reliable than bigger though it will make it slower. Well,our method is set a enough small value as original rate.If J can converge with this rate,we try to lightly improve rate until we have a suit rate for this model. like:0.001,0,005,0,01.....progressivily imporve and guess.

plus

Feature engineer: design new features by tranforming or combincing basing on original features.

 

polynomial regression: no-linear,maybe multiple features.

 

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/835745.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

linuxARM裸机学习笔记(2)----汇编LED灯实验

MX6ULL 的 IO IO的复用功能 这里的只使用了低五位&#xff0c;用来配置io口&#xff0c;其中bit0~bit3(MUX_MODE)就是设置 GPIO1_IO00 的复用功能的&#xff0c;GPIO1_IO00 一共可以复用为 9种功能 IO&#xff0c;分别对应 ALT0~ALT8。每种对应了不同的功能 io的属性配置 HY…

优思学院|精益生产如何真正落地?你要掌握这4个P!

怎样才能让精益生产的方法落地&#xff1f;这是一个经常听到的问题&#xff0c;但对于这个问题很多人有不同的想法和答法&#xff0c;因为大家对“落地”一词有着不同的看法。 “落地”是指整个管理系统的重组&#xff0c;是企业把所学的管理知识和方法&#xff0c;在经营实践…

那些不想骑车的正常理由和十三不骑。

骑友们最热门&#xff0c;也是常常讨论的话题大多是如何骑自行车&#xff1f;但有时候&#xff0c;我们也会思考一些另类的问题。例如&#xff0c;那些不想骑车的理由。 首先&#xff0c;我们可以从科学角度来看待这个问题。骑车虽然有益于健康&#xff0c;但是骑车的姿势也会对…

用msys2安装verilator并用spinal进行仿真

一 参考 SpinalHDL 开发环境搭建一步到位(图文版) - 极术社区 - 连接开发者与智能计算生态 (aijishu.com)https://aijishu.com/a/1060000000255643Setup and installation of Verilator — SpinalHDL documentation

微信认证申请流程(政府/事业单位类型)

第一步&#xff1a;登录微信公众平台->设置->微信认证->开通 第二步&#xff1a;同意协议&#xff1a;签署《微信公众平台认证服务协议》 第三步&#xff1a;验证管理员 第四步&#xff1a;选择认证类型及填写认证资料 选择认证类型及上传申请公函 政府/事业单位资质…

沙箱逃逸复现

当this指向window 原理 1.this直接指向window&#xff0c;拿到window的tostring的constructor来利用构造函数拿到process 是对象且指向沙箱外部&#xff0c;才可以利用 const vm require(vm); const script const process this.toString.constructor(return process)() pr…

vs code 如何配置保存cpolar所建立公共互联网网页的隧道参数?

文章目录 &#x1f4cb; 前言1.如何配置保存cpolar所建立的隧道参数&#xff1f;2.本地安装 VS Code并修改隧道参数2.1 Visual studio Code 下载2.2 配置Visual studio Code 相关参数2.3 编辑 cpolar.yml 隧道参数文件2.3 修改website隧道参数 3. 检查 cpolar.yml 文件配置是否…

直播课 | 大橡科技研发总监丁端尘博士“类器官芯片技术在新药研发中的应用”

从类器官到类器官芯片&#xff0c;正在生物科学领域大放异彩。 药物研发需要新方法 众所周知&#xff0c;一款新药是一个风险大、周期长、成本高的艰难历程&#xff0c;国际上有一个传统的“双十”说法——10年时间&#xff0c;10亿美金&#xff0c;才可能成功研发出一款新药…

前期自学Java之Arrays篇及JDK帮助文档的下载

Assays 数组的工具类java.util.Arrays 一. 数组的简介 由于数组对象本身并没有什么方法可以提供给我们调用&#xff0c;但API中提供了一个工具类Arrays供我们使用&#xff0c;从而可以对数组对象进行一些基本的操作 Arrays类中的方法都是static修饰的静态方法&#xff0c;在…

Spring-1-透彻理解Spring XML的Bean创建--IOC

学习目标 上一篇文章我们介绍了什么是Spring,以及Spring的一些核心概念&#xff0c;并且快速快发一个Spring项目&#xff0c;实现IOC和DI&#xff0c;今天具体来讲解IOC 能够说出IOC的基础配置和Bean作用域 了解Bean的生命周期 能够说出Bean的实例化方式 一、Bean的基础配置 …

jenkins准备

回到目录 jenkins是一个开源的、提供友好操作界面的持续集成(CI)工具&#xff0c;主要用于持续、自动的构建/测试软件项目、监控外部任务的运行。Jenkins用Java语言编写&#xff0c;可在Tomcat等流行的servlet容器中运行&#xff0c;也可独立运行。通常与版本管理工具(SCM)、构…

项目中使用非默认字体

项目场景&#xff1a; 由于开发需要&#xff0c;默认的字体不符合开发需求&#xff0c;有时候我们需要引入某种字体到项目中 解决方案&#xff1a; 首先需要下载或引入字体包 然后创建一个 index.css 文件用于声明引入字体名称 font-face {font-family: "YouSheBiao…

用html+javascript打造公文一键排版系统13:增加半角字符和全角字符的相互转换功能

一、实践发现了bug和不足 今天用了公文一键排版系统对几个PDF文件格式的材料进行文字识别后再重新排版&#xff0c;处理效果还是相当不错的&#xff0c;节约了不少的时间。 但是也发现了三个需要改进的地方&#xff1a; &#xff08;一&#xff09;发现了两个bug&#xff1a…

一起学算法(滑动窗口篇)

前言&#xff1a; 对于滑动窗口&#xff0c;有长度固定的窗口&#xff0c;也有长度可变的窗口&#xff0c;一般是基于数组进行求解&#xff0c;对于一个数组中两个相邻的窗口&#xff0c;势必会有一大部分重叠&#xff0c;这部分重叠的内容是不需要重复计算的&#xff0c;所以我…

Nacos适配人大金仓国产数据库

nacos版本2.2.0 人大金仓版本8.6.0 一、相关文件 Nacos官方文档-数据源插件https://nacos.io/zh-cn/docs/v2/plugin/datasource-plugin.html Nacos2.2.0源码https://github.com/alibaba/nacos/archive/refs/tags/2.2.0.zip 人大金仓驱动https://download.csdn.net/download/q…

无人机航测技术有何特点?主要应用在哪些方面?

无人机航测是航空摄影测量的一种&#xff0c;主要面向低空遥感领域&#xff0c;具有成本低、快速高效、适用范围广等特点。目前&#xff0c;无人机航测主要应用于地形测绘、城市数字化建设、工程建设等方面。 无人机航测技术的特点 1、作业成本低 传统的人工测量技术主要利用…

Bigemap如何查看高清影像图

工具 Bigemap gis office地图软件 分享一个可以查看非常高清影像图的软件&#xff0c;平时外出徒步的时候用来查看路线。 首先要去搜索安装bigemap gis office这个软件&#xff0c;打开软件&#xff0c;要提示你去添加地图的。然后去点击选择地图这个按钮&#xff0c;列表中有…

CobaltStirke BOF技术剖析(一)|BOF实现源码级分析

简介 对BOF(Beacon Object File)的支持是在CobaltStrike4.1版本中新引入的功能。BOF文件是由c代码编译而来的可在Beacon进程中动态加载执行的二进制程序。无文件执行与无新进程创建的特性更加符合OPSEC的原则&#xff0c;适用于严苛的终端对抗场景。低开发门槛与便利的内部Bea…

Linux学习之延时计划任务anacontab和锁文件flock

cat /etc/redhat-release看到操作系统的版本是CentOS Linux release 7.6.1810 (Core)&#xff0c;uname -r可以看到内核版本是3.10.0-957.21.3.el7.x86_64 参考的博客有&#xff1a; 1.《Linux anacron命令用法详解》 2.《详解anacron 命令》 3.《Anacron的用法》 4.《shell脚…

ip网络广播系统网络音频解码终端公共广播SV-7101

SV-7101V网络音频终端产品简介 网络广播终端SV-7101V&#xff0c;接收网络音频流&#xff0c;实时解码播放。本设备只有网络广播功能&#xff0c;是一款简单的网络广播终端。提供一路线路输出接功放或有源音箱。 产品特点 ■ 提供固件网络远程升级■ 标准RJ45网络接口&…