一.从线性回归的故事说起 相信大家都听过著名的博物学家，达尔文的大名，而今天这个故事的主人公就是他的表弟高尔顿。 高尔顿是一名生理学家，在1995年的时候，他研究了1078堆父子的身高，发现他们大致满足一条公式，那就是 Y=0.8567+0.516*x 这条式子中的x指的是父亲 ...

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 ...

机器学习：使用scikit-learn的线性回归预测Google股票 这是机器学习系列的第一篇文章。 本文将使用Python及scikit-learn的线性回归预测Google的股票走势。请 ...

1.概述 前面一篇博客给大家介绍了多元线性回归的一些概念和对应的方程式的代码实现。今天笔者再为大家介绍线性回归的实战演练。比如，通过空气湿度、气压、风速等来预测当天的温度。 2.内容 线性回归是对标量因变量和一个或者多个自变量之前的线性关系的建模的最简单，且非常强大的方法。线性回归方程公式 ...

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 ...