一、綱要 　　線性回歸的正規方程解法 　　局部加權線性回歸 二、內容詳述 　　1、線性回歸的正規方程解法 　　線性回歸是對連續型的數據進行預測。這里討論的是線性回歸的例子，對於非線性回歸先不做討論。這部分內容我們用的是正規方程的解法，理論內容在之前已經解釋過了，正規方程為θ = (XT ...

機器學習中的預測問題通常分為2類：回歸與分類。 簡單的說回歸就是預測數值，而分類是給數據打上標簽歸類。 本文講述如何用Python進行基本的數據擬合，以及如何對擬合結果的誤差進行分析。 本例中使用一個2次函數加上隨機的擾動來生成500個點，然后嘗試用1、2、100次方的多項式對該數據 ...

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 ...

基本概念 1. 與簡單線性回歸區別(simple linear regression) 多個自變量(x) 2. 多元回歸模型 y=β 0＋β １x 1+β 2x 2+ ... +β px p+ ...

LinearRegression（線性回歸） 1.線性回歸簡介 線性回歸定義： 　　百科中解釋 我個人的理解就是：線性回歸算法就是一個使用線性函數作為模型框架（$y = w*x + b$）、並通過優化算法對訓練數據進行訓練、最終得出最優（全局最優解或局部最優）參數的過程。 y ...

0.線性回歸 　　做為機器學習入門的經典模型，線性回歸是絕對值得大家深入的推導實踐的，而在眾多的模型中，也是相對的容易。線性回歸模型主要是用於線性建模，假設樣本的特征有n個，我們通常將截距項也添加到特征向量x中，即在x中添加一個全為1的列，這是，我們就能夠將模型表示為如下的形式： 1.殘差 ...

轉自 ：http://blog.csdn.net/aliceyangxi1987/article/details/73598857 學習曲線是什么？ 學習曲線就是通過畫出不同訓練集大小時訓練集和交叉驗證的准確率，可以看到模型在新數據上的表現，進而來判斷模型是否方差偏高或偏差過高 ...