转自：https://www.cnblogs.com/zy230530/p/6942458.html 一，引言　　 　　前面讲到的基本都是分类问题，分类问题的目标变量是标称型数据，或者离散型数据。而回归的目标变量为连续型，也即是回归对连续型变量做出预测，最直接的办法是依据输入写出一个目标值 ...

一，引言 　　尽管线性回归包含了一些强大的方法，但这些方法创建的模型需要拟合所有的样本数据。当数据拥有众多特征并且特征之间的关系比较复杂时，构建全局线性模型就会非常困难。并且，在实际生活中很多问题都是非线性的，很难通过全局线性模型来拟合所有数据。 　　解决上述非线性数据的拟合问题的一个可行 ...

第5章 Logistic回归 Logistic 回归 概述 Logistic 回归虽然名字叫回归，但是它是用来做分类的。其主要思想是: 根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。 须知概念 Sigmoid 函数 回归 概念 假设现在有一些数据点，我们用一条直线对这些点进行 ...

一，引言 　　假设我们现有一些数据点，我们用一条直线对这些点进行拟合，这个拟合的过程就称作回归。利用logistic回归进行分类的主要思想是：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。 我们知道，logistic回归主要是进行二分类预测，也即是对于0~1之间的概率值 ...

一、纲要 　　线性回归的正规方程解法 　　局部加权线性回归 二、内容详述 　　1、线性回归的正规方程解法 　　线性回归是对连续型的数据进行预测。这里讨论的是线性回归的例子，对于非线性回归先不做讨论。这部分内容我们用的是正规方程的解法，理论内容在之前已经解释过了，正规方程为θ = (XT ...

　　摘要：本文分别介绍了线性回归、局部加权回归和岭回归，并使用python进行了简单实现。 　　在这之前，已经学习过了Logistic回归，今天继续看回归。首先说一下回归的由来：回归是由达尔文的表兄弟Francis Galton发明的。Galton于1877年完成了第一次回归预测，目的 ...

依旧是唠叨一下：考完试了，该去实习的朋友都去实习了。这几天最主要的事情应该是把win10滚回到win7了，真的还是熟悉的画面，心情好了很多。可惜自己当初安装的好多软件都写入了注册表导致软件用不了，好处 ...

8. 1 用线性回归找到最佳拟合直线 线性回归 优点：结果易于理解，计算上不复杂。 缺点：对非线性的数据拟合不好。 适用数据类型：数值型和标称型数据。 回归的目的是预测数值型的目标值。最直接的办法是依据输人写出一个目标值的计算公式。 假如你想要预测姐姐男友汽车的功率大小，可能会这么计算 ...