前情提要： 通俗得说线性回归算法（一）线性回归初步介绍 一.sklearn线性回归详解 1.1 线性回归参数 介绍完线性回归，那么我们来看看如何运用sklearn来调用线性回归模型，进行训练和预测。 1.2 线性回归例子 这个例子取自sklearn官网，先是生成一个二维的x向量 ...

经常听说线性回归（Linear Regression） 到底什么才是线性，什么才是回归？ 有学者说，线性回归模型是一切模型之母。所以，我们的机器学习之旅，也将从这个模型开始！ 建立回归模型的好处：随便给一个x，就能通过模型算出y，这个y可能和实际值不一样，这个y是对实际值 ...

一.什么是多元线性回归 在回归分析中，如果有两个或两个以上的自变量，就称为多元回归。事实上，一种现象常常是与多个因素相联系的，由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量，比只用一个自变量进行预测或估计更有效，更符合实际。因此多元线性回归比一元线性回归的实用意义更大。 二.多元线性回归 ...

1.线性回归(Linear Regression) 1.1什么是线性回归 我们首先用弄清楚什么是线性，什么是非线性。 线性：两个变量之间的关系是一次函数关系的——图象是直线，叫做线性。 注意：题目的线性是指广义的线性，也就是数据与数据之间的关系。 非线性：两个变量之间的关系 ...

回归是指利用样本（已知数据），产生拟合方程，从而对（未知数据）进行预测。 用途：预测、判别合理性。 困难：①选定变量（多元）；②避免多重共线性；③观察拟合方程，避免过度拟合；④检验模型的合理性。 因变量与自变量的关系：①相关关系（非确定性关系，比如物理与化学成绩相关性 ...

简单的线性回归算法举例 引子 小学的时候老师出过的一道题，方程 y = w0 + w1x ，已知两组数据，求解w0和w1 x = 1 ，y = 2 x = 2 ，y = 3 两点确定一条直线，此时可以准确求得w0 和 w1 但是如果给了3组数据，可不可以准确求得w0 和 w1 ...

1.本节重点知识点用自己的话总结出来，可以配上图片，以及说明该知识点的重要性 （1）本节课的内容思维导图 监督学习：可以用于映射出该实例的类别。 无监督学习：我们只知道特征，并不知道答案，不同的实例具有一定的相似性，把那些相似的聚集在一起。 （2）回归与分类的区别 回归与分类 ...

代码实现： 结果： 总结：各回归算法在相同的测试数据中表现差距很多，且算法内的配置参数调整对自身算法的效果影响也是巨大的， 　　因此合理挑选合适的算法和配置合适的配置参数是使用算法的关键！ ...