预测算法之多元线性回归
1.概述 在机器学习里面，常见的预测算法有以下几种： 简易平均法：包括几何平均法、算数平均法及加权平均法； 移动平均法：包括简单移动平均法和加权移动平均法； 指数平滑法：包括一次指数平滑法和二次指数平滑法，以及三次指数平滑法； 线性回归法：包括一元线性回归和二元线性回归 ...
原文：线性回归预测算法
单变量的线性回归非常容易理解，就是生成一元一次方程： y ax b。x表示自变量，特征属性的值 y表示因变量，预测标签的值。 二维图像更直观：x是横坐标，y是纵坐标，a是斜率，b是与纵坐标的截距。 样本的坐标点有限，也不会都在一条直线上。如何拟合一条合理的直线，本文会详细解析。 看懂一元一次方程的推导，就不难理解多元一次方程 一元m次方程 多元m次方程。后面的就不解析了。 不管几元几次，都可以直接 ...
2019-10-26 16:12 0 1727 推荐指数：
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