回归问题是机器学习三大基本模型中很重要的一环,其功能是建模和分析变量之间的关系。 回归问题多用来预测一个具体的数值,如预测房价、未来的天气情况等等。例如我们根据一个地区的若干年的PM2.5数值变化来估计某一天该地区的PM2.5值大小,预测值与当天实际数值大小越接近,回归分析算法的可信度越高。 面对一个回归问题,...
线形回归方程,就是有n个特征,然后每个特征Xi都有相应的系数Wi,并且在所有特征值为0的情况下,目标值有一个默认值W0,因此: 线性回归方程为: 整合后的公式为: 3. 损失函数 损失函数是一个贯穿整个机器学习的一个重要概念,大部分机器学习算法都有误差,我们需要通过显性的公式来描述这个误差,并将这个误差优化到最小...
通常理解线性回归可以有两种角度:矩阵的角度和代数的角度。几乎所有机器学习的教材都是从代数的角度来理解线性回归的,类似于我们在逻辑回归和支持向量机中做的那样,将求解参数的问题转化为一个带条件的最优化问题,然后使用三维图像让大家理解求极值的过程。 线性回归是机器学习中最简单的回归算法,多元线性回归指的就是...
机器学习之回归 一、线性回归 监督学习分为回归和分类: 回归(Regression):标签连续 分类(Classification):标签离散 1.1 回归的概念 线性回归(Linear Regression):是一种通过属性的线性组合来进行预测的线性模型,其目的是找到一条直线或者一个平面或者更高维的超平面,使得预测值与真实值之间的误差最小化。 线性回归-...
机器学习是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 一、线性回归 1.1 拟合函数 hθ(x)=θTxhθ(x)=θTx ...
本文介绍三种常用的机器学习方法：回归、分类和聚类。它们分别适用于不同的场景，如预测连续数据、分类不同的数据点和将相似的数据进行聚类。这些方法都是通过学习数据集中的规律来进行预测和决策，可以帮助我们更好地理解和利用数据。在现实生活中，这些方法已经被广泛应用于各种领域，如市场营销、金融风控等。因此，掌握...
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...
回归是一种有监督的学习技术，有助于发现变量之间的相关性,并使我们能够基于一个或多 个预测变量来预测连续输出变量。它主要用于预测，预测，时间序列建模以及确定变量之间的因果关系。在回归中，我们在最适合给定数据点的变量之间绘制图形,使用此图形，机器学习模型可以对数据进行预测。用简单的话说，"回归显示一条线...
1. Linear Regression线性回归 它是最为人熟知的建模技术之一。线性回归通常是人们在学习预测模型时首选的技术之一。在这种技术中,因变量是连续的,自变量可以是连续的也可以是离散的,回归线的性质是线性的。 线性回归使用最佳的拟合直线(也就是回归线)在因变量(Y)和一个或...