目录 一、线性回归 二、最小二乘法 三、最小二乘法（向量表示） 四、Python实现 一、线性回归   给定由n个属性描述的样本x=(x0, x1, x2, ... , xn)，线性模型尝试学习一个合适的样本属性的线性组合来进行预测任务，如：f(x ...

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。 梯度下降，http://www.cnblogs.com/hgl0417/p/5893930.html 最小二乘： 对于一般训练集 ...

上篇文章介绍了最小二乘法的理论与证明、计算过程，这里给出两个最小二乘法的计算程序代码； #Octave代码 clear all;close all; % 拟合的数据集 x = [2;6;9;13]; y = [4;8;12;21]; % 数据长度 N = length(x); % 3 %% 计算x ...

线性回归之最小二乘法 1.最小二乘法的原理 最小二乘法的主要思想是通过确定未知参数\(\theta\)（通常是一个参数矩阵），来使得真实值和预测值的误差（也称残差）平方和最小，其计算公式为\(E=\sum_{i=0}^ne_i^2=\sum_{i=1}^n(y_i-\hat{y_i ...

回归： 　　所以从这里我们开始将介绍线性回归的另一种更方便求解多变量线性回归的方式：最小二乘法矩阵形 ...

相信学过数理统计的都学过线性回归（linear regression），本篇文章详细将讲解单变量线性回归并写出使用最小二乘法（least squares method）来求线性回归损失函数最优解的完整过程，首先推导出最小二乘法，后用最小二乘法对一个简单数据集进行线性回归拟合； 线性回归 ...

背景： 考虑一个多项式拟合问题，如下图，绿线的方程是sin(2πx)sin⁡(2πx)，蓝点是由绿线并加上噪音（这些噪音是默认符合正态分布的）生成。已知条件是由NN个点构成的训练集x=(x1,... ...

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,大于一个自变量情况的叫做多元回归。（这反过 ...