摘要：使用logistic回归来预测某个人的入学申请是否会被接受 声明：（本文的内容非原创，但经过本人翻译和总结而来，转载请注明出处） 本文内容来源：https://www.dataquest.io/mission/59/logistic-regression 原始数据展示 这是一份 ...

一 线性回归（Linear Regression ) 1. 线性回归概述 　　回归的目的是预测数值型数据的目标值，最直接的方法就是根据输入写出一个求出目标值的计算公式，也就是所谓的回归方程，例如y = ax1+bx2，其中求回归系数的过程就是回归。那么回归是如何预测的呢？当有了这些回归 ...

输出是一个连续的数值。 模型表示 对于一个目标值，它可能受到多个特征的加权影响。例如宝可梦精灵的进化的 cp 值，它不仅受到进化前的 cp 值的影响，还可能与宝可梦的 hp 值、类型、高度以及重量相关。因此，对于宝可梦进化后的 cp 值，我们可以用如下线性公式来表示： \[y=b+ ...

回归是统计学中最有力的工具之一。机器学习监督学习算法分为分类算法和回归算法两种，其实就是根据类别标签分布类型为离散型、连续性而定义的。回归算法用于连续型分布预测，针对的是数值型的样本，使用回归，可以在给定输入的时候预测出一个数值，这是对分类方法的提升，因为这样可以预测连续型数据而不仅仅是离散的类别 ...

在统计学中，线性回归（英语：linear regression）是利用称为线性回归方程的最小二乘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 ...

引言 假如现存在一个房屋价格和一些数据的关系，真实关系是：真实房子价格 = 0.02×中心区域的距离 + 0.04×城市一氧化氮浓度 + (-0.12×自住房平均房价) + 0.254×城镇犯罪率 ...

这里大家可能已经发现了，到目前为止，我们没有提到通常课本里所说的什么乱七八糟的正态分布啦，误差项啦，这其实是属于线性回归的概率解释。现在我们就来看一看线性回归的概率模型解释。 线性回归的概率解释 我们讲线性回归时用到了均方误差损失，但没有提到为什么损失函数要具有均方误差的形式。概率解释 ...

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