机器学习的有监督算法分为分类和回归两种。 回归：通过输入的数据，预测出一个值，如银行贷款，预测银行给你贷多少钱。 分类：通过输入的数据，得到类别。如，根据输入的数据，银行判断是否给你贷款。 一、线性回归 　　现在这里有一个例子　　数据：工资和年龄（2个特征）　　目标：预测银行 ...

线性回归目标： 已知训练集（x1,y1）(x2,y2) ....(xm ,ym), 拟合回归为最优的线性函数。 线性回归原理： 使用最小二乘法，训练集与拟合后的线性标记函数欧式距离之和最小，则该标记函数为最优线性回归函数 ...

1. 基本形式 线性模型（linear model）试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数。 w和b学得之后，模型就得以确定。w直观表达了各属性在预测中的重要性。 2. 线性回归 提出假设：给定数据集 　　　　 　　，其中， 　　“线性回归 ...

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 ...

一、线性回归算法的原理 　　回归是基于已有数据对新的数据进行预测，比如预测股票走势。这里我们主要讲简单线性回归。基于标准的线性回归，可以扩展出更多的线性回归算法。　 　　线性回归就是能够用一个直线较为精确地描述数据之间的关系，这样当出现新的数据的时候，就能够预测出一个简单的值。 　　线性回归 ...

【机器学习】算法原理详细推导与实现(一):线性回归 今天我们这里要讲第一个有监督学习算法，他可以用于一个回归任务，这个算法叫做 线性回归 房价预测 假设存在如下 m 组房价数据： 面积(m^2) 价格(万元) 82.35 ...

　　　　线性回归可以说是机器学习中最基本的问题类型了，这里就对线性回归的原理和算法做一个小结。 1. 线性回归的模型函数和损失函数 　　　　线性回归遇到的问题一般是这样的。我们有m个样本，每个样本对应于n维特征和一个结果输出，如下： 　　　　\((x_1^{(0)}, x_2 ...

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 ...