1.线性回归(Linear Regression) GitHub地址(代码加数据) 1.1什么是线性回归 我们首先用弄清楚什么是线性,什么是非线性。 线性:两个变量之间的关系是一次函数关系的——图象是直线,叫做线性。注意:题目的线性是指广义的线性,也就是数据与数据之间的关系。 非线性:两个变量之间的关系不是一次函数关系的——图象不是...
1.1 单变量线性回归建模 1.2 代价函数/损失函数(cost function / loss function) 1.3 梯度下降法(gradient descent) 2. 多变量线性回归 2.1 多变量线性回归的算法 2.2 特征缩放 3. *正规方程法(normal equation) 3.1 正规方程法的结论 3.2 正规方程法的证明 3.3 正规方程法的几何意义 3.4 不可逆的解决办法 3.5...
线性回归的应用 线性回归有很多实际用途。分为以下两大类: 1、如果目标是预测或者映射,线性回归可以用来对观测数据集的和X的值拟合出一个预测模型。当完成这样一个模型以后,对于一个新增的X值,在没有给定与它相配对的y的情况下,可以用这个拟合过的模型预测出一个y值。
线性回归分析是根据一个或一组自变量的变动情况预测与其相关关系的某随机变量的未来值的一种方法。回归分析需要建立描述变量间相关关系的回归方程。根据自变量的个数，回归方程可以是一元回归，也可以是多元回归。如果回归函数是一个线性函数，则称变量间是线性相关。一元线性回归分析包括两个变量，一个是自变量，以x表示...
线性回归方程是利用数理统计中的回归分析，来确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法之一。线性回归也是回归分析中第一种经过严格研究并在实际应用中广泛使用的类型。按自变量个数可分为一元线性回归分析方程和多元线性回归分析方程。简介 在统计学中，线性回归方程是利用最小二乘函数对一个或多个...
回归分析是一种统计工具,它利用两个或两个以上变量之间的关系,由一个或几个变量来预测另一个变量。 回归分析中: 自变量只有一个时,叫做一元线性回归, 自变量有多个时,叫做多元线性回归, 分类(Classification)与回归(Regression)都属于监督学习,它们的区别...
线性回归(Linear Regression)是机器学习中最简单的回归算法,多元线性回归指的就是一个样本有多个特征的线性回归问题。对于一个有 个特征的样本 而言,它的回归方程:^y=w0+w1x1+w2x2+⋯+wnxn 其中, 为模的参数,为截距(intercept);为回归系数(regression coefficient); 是目标变量,即标签; 是样本上的不同特征...
在统计学中,线性回归(Linear Regression)是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。 只有一个自变量的情况称为简单回归,如: 直线拟合方程:y=k∗x+b ...
βj也被称为偏回归系数（partial regression coefficient）计算模型 一元线性回归是一个主要影响因素作为自变量来解释因变量的变化，在现实问题研究中，因变量的变化往往受几个重要因素的影响，此时就需要用两个或两个以上的影响因素作为自变量来解释因变量的变化，这就是多元回归亦称多重回归。当多个自变量与因变量之间是...