一、线性回归 一、线性回归 ​ 假设有数据有 ，其中 , 。其中m为训练集样本数，n为样本维度，y是样本的真实值。线性回归采用一个多维的线性函数来尽可能的拟合所有的数据点，最简单的想法就是最小化函数值与真实值误差的平方（概率解释-高斯分布加最大似然估计）。即有如下目标函数： 其中线性 ...

一、多元回归分析简介 用回归方程定量地刻画一个应变量与多个自变量间的线性依存关系,称为多元回归分析（multiple linear regression),简称多元回归(multiple regression)。 多元回归分析是多变量分析的基础，也是理解监督类分析方法的入口！实际上大部分学习 ...

在读研期间，一直在帮导师做技术开发，甚至偶尔做一做美工（帮导师和实验室博士生画个图啥的），算法还是较少接触的，其实，我发现，算法还是蛮好玩的，昨晚看了B站一个美女算法工程师讲了线性回归和逻辑回归两种算法，做下总结吧，不然看了之后过两天就抛在脑后，忘光光了。。视频点击 ...

目录 线性回归 用线性回归模型拟合非线性关系 梯度下降法 最小二乘法 线性回归用于分类(logistic regression，LR) 目标函数 如何求解$\theta$ LR处理多分类问题 ...

1. 介绍 a) 什么是线性回归 b) 形式化定义：用数学来表示 2. 梯度下降法 a) 梯度下降法介绍 b) 梯度下降法数学表示 c) numpy代码实现梯度下降法 d) 梯度 ...

线性回归(Linear regression)是利用回归方程(函数)对一个或多个自变量(特征值)和因变量(目标值)之间关系进行建模的一种分析方式。 特点：只有一个自变量的情况称为单变量回归，大于一个自变量情况的叫做多元回归 通用公式：h(w) = w1x1+w2x2+w3x3+...+b ...

Infi-chu: http://www.cnblogs.com/Infi-chu/ 一、线性回归应用场景 房价预测 销售额度预测 贷款预测 二、线性回归基本概念 1.定义 线性回归(Linear regression)是利用回归方程(函数)对一个或多个 ...

线性回归（$linear\ regression$）,目标就是用一个(n-1)维的东西，来拟合一些在(n)维图形上的点，并且使得点集与拟合函数间的误差最小。如果自变量的个数只有一个，就称为一元线性回归；如果自变量的个数多于一个，就称为多元线性回归。比如，我们想得到房屋的价格与房间个数、大小、状况 ...