大體上是Ng課week2的編程作業總結，作業中給出了實現非常好（主要是正常人都能看得懂。。）的linear regression比較完整的代碼。 　　因為是在MATLAB/Octave環境下編程 ...

什么是線性回歸(Linear Regression) 我們在初中可能就接觸過，y=ax，x為自變量，y為因變量，a為系數也是斜率。如果我們知道了a系數，那么給我一個x，我就能得到一個y，由此可以很好地為未知的x值預測相應的y值。在只有一個變量的情況下，線性回歸可以用方程：y = ax+b 表示 ...

線性回歸(Linear Regression)，亦稱為直線回歸，即用直線表示的回歸，與曲線回歸相對。若因變量Y對自變量X1、X2…、Xm的回歸方程是線性方程，即μy＝β0 +β1X1 +β2X2 +…βmXm，其中β0是常數項，βi是自變量Xi的回歸系數，M為任何自然數。這時就稱Y對X1、X2 ...

作者|Vagif Aliyev 編譯|VK 來源|Towards Data Science 線性回歸可能是最常見的算法之一，線性回歸是機器學習實踐者必須知道的。這通常是初學者第一次接觸的機器學習算法，了解它的操作方式對於更好地理解它至關重要。 所以，簡單地說，讓我們來分解一下真正的問題 ...

一、線性回歸問題 1、線性回歸問題介紹 （1）示例介紹 　　數據：工資和年齡（2個特征） 　　目標：預測銀行會貸款多少錢（標簽） 　　考慮：工資和年齡都會影響最終銀行貸款的結果，那么它們各自有多大的影響？（參數） 　　 　　通過圖表可以看出隨着工資和年齡的增長，貸款額度也隨之增長 ...

一、線性回歸算法的簡介 　　線性回歸是利用數理統計中回歸分析，來確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法，運用十分廣泛。其表達形式為y = w'x+e，e為誤差服從均值為0的正態分布。 　　回歸分析中，只包括一個自變量和一個因變量，且二者的關系可用一條直線近似表示，這種 ...

邏輯回歸本質上也是一種線性回歸，和普通線性回歸不同的是，普通線性回歸特征到結果輸出的是連續值，而邏輯回歸增加了一個函數g(z)，能夠把連續值映射到0或者1。 MLLib的邏輯回歸類有兩個：LogisticRegressionWithSGD和LogisticRegressionWithLBFGS ...

有通用性 回歸算法就是在不斷的自身迭代的減少誤差來使得回歸算法的預測結果可以越發的逼近真實結果 線性 ...