机器学习是计算机科学的一个分支,它使计算机能够从数据中学习并进行预测。线性回归是机器学习中最基本且广泛使用的算法之一,它用于建立输入特征与目标变量之间的线性关系。 什么是线性回归? 线性回归试图通过一个线性方程来描述自变量(特征)与因变量(目标)之间的关系。它假设因变量是自变量的线性组合。形式化地说,对于一...
线性回归是回归算法中最简单、实用的算法之一,在机器学习中很多知识点都是通用的,掌握一个算法相当于掌握一种思路,其他算法中会继续沿用的这个思路。 1. 线性模型基本形式 2. 线性回归方程 简洁的来说,线性回归的定义就是:目标值预期是输入变量的线性组合。举个例子:假设某个人去银行准备贷款,银行首先会了解这个人...
1.本节重点知识点用自己的话总结出来,可以配上图片,以及说明该知识点的重要性。 ①回归算法的概念: ②回归和分类的区别(举例子): ③线性回归的用途:房价预测,销售额预测,贷款额度预测; 线性回归分单因素和多因素的影响,单因素的为一个单线性回归,如果是多因素,那就是一个多线性回归; 线性回归的数据是连续性...
线性回归的定义是:目标值预期是输入变量的线性组合。线性模型形式简单、易于建模,但却蕴含着机器学习中一些重要的基本思想。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。 优点:结果易于理解,计算不复杂 缺点:对非线性的数据拟合不好 适用数据类型:...
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