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 ...

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 ...

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！ ...

目录 损失函数 正规方程 梯度下降 sklearn线性回归正规方程、梯度下降API 回归性能评估 sklearn回归性能评估 欠拟合与过拟合 解决过拟合的方法 欠拟合 过拟合 ...

线性回归与梯度下降算法 作者：上品物语 转载自：线性回归与梯度下降算法讲解 知识点： 线性回归概念 梯度下降算法 l 批量梯度下降算法 l 随机梯度下降算法 l 算法收敛判断方法 1.1 线性回归 在统计学中 ...

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 ...

一、线性回归实验目标 　　算法推导过程中已经给出了求解方法，基于最小乘法直接求解，但这并不是机器学习的思想，由此引入了梯度下降方法。 　　实验主要内容： 　　（1）线性回归方程实现 　　（2）梯度下降效果 　　（3）对比不同梯度下降测量 　　（4）建模曲线分析 　　（5）过拟合与欠 ...