【其它】作业说明: 1.请使用PaddlePaddle建立线性回归模型,对波士顿房价进行预测,保证代码跑通。 2.请考虑可以从哪些方面进行调整,评分标准为最后输出的预测集上的平均误差, 平均误差越低越好。 经典的线性回归模型主要用来预测一些存在着线性关系的数据集。回归模型可以理解为:存在一个点集,用一条曲线去拟合它分布的过程。如果拟合曲线是一条直线,则称为线性回归。如果是一条二次曲线,则被称为二次回归。线性回归是回归模型中最简单的一种。 本教程使用PaddlePaddle建立起一个鲍鱼年龄预测模型。 在线性回归中: (1)假设函数是指,用数学的方法描述自变量和因变量之间的关系,它们之间可以是一个线性函数或非线性函数。 在本次线性回顾模型中,我们的假设函数为 Y’= wX+b ,其中,Y’表示模型的预测结果(预测的鲍鱼年龄),用来和真实的Y区分。模型要学习的参数即:w,b。 (2)损失函数是指,用数学的方法衡量假设函数预测结果与真实值之间的误差。这个差距越小预测越准确,而算法的任务就是使这个差距越来越小。 建立模型后,我们需要给模型一个优化目标,使得学到的参数能够让预测值Y’尽可能地接近真实值Y
举一反三
- 下面对线性回归描述不正确的是（ ） A: 线性回归可用来分析不同变量之间存在的线性关系 B: 线性回归可用来进行分析预测，即给定一个变量的取值，去预测另外一个变量的取值 C: 线性回归模型的训练是一种非监督学习方法 D: 线性回归模型的训练优化目标是最小化残差平方和的均值
- Logistic回归模型属于对数线性模型，它的预测函数基于____函数。
- 线性回归模型中，联系函数g（∙）为对数几率函数ln（y/（1-y））时，该线性模型成为（ ）。 A: 对数线性回归 B: 指数线性回归 C: 对数几率回归 D: 曲线线性回归
- 任务1.3一元线性回归预测模型(题目).docx任务1.3一元线性回归预测模型(姓名).xls
- 获得多元线性回归模型估计后，个值变量的预测误差与均值变量的预测相比，方差更小。