1、與簡單線性回歸區別：多個自變數（x）
2、多元回歸模型
3、多元回歸方程
4、估計多元回歸方程
5、估計流程
6、估計方法
7、舉例
一家快遞公司送貨統計10次:
x1∶運輸里程miles,x2∶運輸次數deliveries,y:總運輸時間
資料代入後計算b0,b1,b2
time = -0.869 + 0.0611 miles + 0.923 deliveries
**如果乙個運輸任務是跑102英里，運輸6次，預計多少
小時?time = -0.869 +0.0611102+ 0.923 6=10.9（小時）
from numpy import genfromtxt
from sklearn import linear_model
# 讀取檔案
datapath = r"d:\machine learning\jiaocai\machine2\machinelearning\multilinearregression\delivery.csv"
deliverydata = genfromtxt(datapath, delimiter=
',')
# 將scv的資料轉換成np.array的資料格式
print
("data"
)print
(deliverydata)
# 將資料拆分成兩部分：x取所有行，列取到前兩列；y取所有行，列取最後一列。最後一列索引為-1
x = deliverydata[:,
:-1]
y = deliverydata[:,
-1]print
(x)print
(y)# 使用模型
lr = linear_model.linearregression(
)lr.fit(x, y)
print
(lr)
print
("coefficients係數:"
)print
(lr.coef_)
print
("intercept截距:"
)print
(lr.intercept_)
xpredict =([
[102,6
]])ypredict = lr.predict(xpredict)
print
("predict**:"
)print
(ypredict)
機器學習（4） 多元線性回歸
乙個唯一的因變數和多個自變數 之間的關係 這裡自變數在處理之前不僅僅是數值型 上圖 我們要做的也就是，尋找到最佳的b0 b1 bn 這裡有關於50個公司的資料 spend1 2 3代表了公司在某三個方面的花銷，state是公司的的位址，profit則是公司去年的收入。現在要選擇目標公司，要求績效最好...
機器學習之多元線性回歸
多元線性回歸概念 在回歸分析中，如果有兩個或兩個以上的自變數，就稱為多元回歸。社會經濟現象的變化往往受到多個因素的影響，例如，家庭消費支出，除了受家庭可支配收入的影響外，還受諸如家庭所有的財富 物價水平 金融機構存款利息等多種因素的影響。因此，一般要進行多元回歸分析，我們把包括兩個或兩個以上自變數的...
機器學習基礎（二）多元線性回歸模型
變數多於兩個時，線性回歸模型就變成了多元線性回歸模型 代價函式為 線性回歸模型的訓練 就是用梯度下降法求解最小代價函式 需要注意一些問題 1.2.學習速率 代價函式應該是遞減的，如果代價函式不減反增，那麼很可能是學習速率太大，跳過了極小值。3.代價函式 代價函式必須是凸的，否則一樣存在難以收斂的問題...