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线性回归(linear regression)可以追溯到19世纪初, 它在回归的各种标准工具中最简单而且最流行。 线性回归基于几个简单的假设: 首先,假设自变量和因变量之间的关系是线性的, 即可以表示为中元素的加权和,这里通常允许包含观测值的一些噪声; 其次,我们假设任何噪声都比较正常,如噪声遵循正态分布。 为了解释线性回归,我们...
本文通过泰勒公式和傅里叶级数的例子说明线性回归的合理性,线性回归表达式包含了方差项,该方差是高斯噪声模型的随机采样,若训练数据在线性回归的表达式恒相等,那么就要考虑过拟合问题了,回归系数间差异比较大也是判断过拟合的一种方式。模型优化的方法有很多种,比较常见的方法是...
可化为线性回归的曲线回归 有些曲线回归虽然如此,但是如果我们对它进行换元,它就又变成了线性关系,比方说 y=β0+β1ex+ϵ 它有一个元素 ex 是非线性的项,但是这个很简单,我们只需要换元 z=ex ,那么就可以把模型写成 y=β0+β1z+ϵ ,这个显然关于 z 是一个线性模型。 或许有的人看到这里就说,那...
什么是线性回归 相对于其他算法来说线性回归的原理相对简单,而且它的表现形式与我们数学中的线性方程较为相似,更加利于大家所理解。所以线性回归一般会作为机器学习爱好者学习机器学习时要学的第一个算法。 线性回归直白的理解就是寻找几个自变量( ...
WPS 方法/步骤 1 首先，将X,Y的数据输入在EXCEL中。2 其次，选中所需要拟合的数据，点击功能区域的插入,点击图标。3 其次，点击X,Y散点图，散点图，点击下一步，下一步，输入需要的图标名称，X,Y个代表的意义，点击完成。4 最后就是生成回归曲线的过程，点击坐标图中的任意一个数据点（数据点会变成白色，...
1.线性回归 什么是回归? 从大量的函数结果和自变量反推回函数表达式的过程就是回归。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。 一元线性回归: 只包括一个自变量()和一个因变量(),且二者的关系可用一条直线近似表示,这种回归分析称为一元线性回归分析。公式:...
Python 机器学习中,机器学习领域的线性回归和岭回归是两种常用的回归分析方法,用于预测一个或多个自变量(或称为特征)和因变量(或称为目标变量)之间的关系。这两种方法都试图找到最佳的线性组合来预测目标变量,但它们在处理数据的方法上有所不同。线性回归和岭回归都是常用的线性回归模型。线性回归简单易理解,但容易...
本文将主要介绍线性回归的求解方法,包括最小二乘法和梯度下降法。 一、最小二乘法 最小二乘法是一种常见的线性回归求解方法,它的基本思想是找到一条直线,使得这条直线与数据点之间的距离最短。距离通常是指欧几里得距离或曼哈顿距离。具体来说,最小二乘法的公式如下: $$\hat{\beta} = (X^TX)^{-1}X^TY...
线性回归(linear regression)是由统计学演变出的常用机器学习模型。其主要思想是通过模型去描述自变量 和因变量 之间的关系。往模型中输入 ,便得到与之对应的 。接下来我们一步步的解释线性回归模型。 一,线性回归模型 我们的有m个样本,每个样本有n个特征和一个对应的结果,如下: ...