摘要：使用logistic回歸來預測某個人的入學申請是否會被接受 聲明：（本文的內容非原創，但經過本人翻譯和總結而來，轉載請注明出處） 本文內容來源：https://www.dataquest.io/mission/59/logistic-regression 原始數據展示 這是一份 ...

一 線性回歸（Linear Regression ) 1. 線性回歸概述 　　回歸的目的是預測數值型數據的目標值，最直接的方法就是根據輸入寫出一個求出目標值的計算公式，也就是所謂的回歸方程，例如y = ax1+bx2，其中求回歸系數的過程就是回歸。那么回歸是如何預測的呢？當有了這些回歸 ...

輸出是一個連續的數值。 模型表示 對於一個目標值，它可能受到多個特征的加權影響。例如寶可夢精靈的進化的 cp 值，它不僅受到進化前的 cp 值的影響，還可能與寶可夢的 hp 值、類型、高度以及重量相關。因此，對於寶可夢進化后的 cp 值，我們可以用如下線性公式來表示： \[y=b+ ...

回歸是統計學中最有力的工具之一。機器學習監督學習算法分為分類算法和回歸算法兩種，其實就是根據類別標簽分布類型為離散型、連續性而定義的。回歸算法用於連續型分布預測，針對的是數值型的樣本，使用回歸，可以在給定輸入的時候預測出一個數值，這是對分類方法的提升，因為這樣可以預測連續型數據而不僅僅是離散的類別 ...

在統計學中，線性回歸（英語：linear regression）是利用稱為線性回歸方程的最小二乘函數對一個或多個自變量和因變量之間關系進行建模的一種回歸分析。這種函數是一個或多個稱為回歸系數的模型參數的線性組合。只有一個自變量的情況稱為簡單回歸，大於一個自變量情況的叫做多元回歸 ...

引言 假如現存在一個房屋價格和一些數據的關系，真實關系是：真實房子價格 = 0.02×中心區域的距離 + 0.04×城市一氧化氮濃度 + (-0.12×自住房平均房價) + 0.254×城鎮犯罪率 ...

這里大家可能已經發現了，到目前為止，我們沒有提到通常課本里所說的什么亂七八糟的正態分布啦，誤差項啦，這其實是屬於線性回歸的概率解釋。現在我們就來看一看線性回歸的概率模型解釋。 線性回歸的概率解釋 我們講線性回歸時用到了均方誤差損失，但沒有提到為什么損失函數要具有均方誤差的形式。概率解釋 ...

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