前情提要： 通俗得說線性回歸算法（一）線性回歸初步介紹 一.sklearn線性回歸詳解 1.1 線性回歸參數 介紹完線性回歸，那么我們來看看如何運用sklearn來調用線性回歸模型，進行訓練和預測。 1.2 線性回歸例子 這個例子取自sklearn官網，先是生成一個二維的x向量 ...

經常聽說線性回歸（Linear Regression） 到底什么才是線性，什么才是回歸？ 有學者說，線性回歸模型是一切模型之母。所以，我們的機器學習之旅，也將從這個模型開始！ 建立回歸模型的好處：隨便給一個x，就能通過模型算出y，這個y可能和實際值不一樣，這個y是對實際值 ...

一.什么是多元線性回歸 在回歸分析中，如果有兩個或兩個以上的自變量，就稱為多元回歸。事實上，一種現象常常是與多個因素相聯系的，由多個自變量的最優組合共同來預測或估計因變量，比只用一個自變量進行預測或估計更有效，更符合實際。因此多元線性回歸比一元線性回歸的實用意義更大。 二.多元線性回歸 ...

1.線性回歸(Linear Regression) 1.1什么是線性回歸 我們首先用弄清楚什么是線性，什么是非線性。 線性：兩個變量之間的關系是一次函數關系的——圖象是直線，叫做線性。 注意：題目的線性是指廣義的線性，也就是數據與數據之間的關系。 非線性：兩個變量之間的關系 ...

回歸是指利用樣本（已知數據），產生擬合方程，從而對（未知數據）進行預測。 用途：預測、判別合理性。 困難：①選定變量（多元）；②避免多重共線性；③觀察擬合方程，避免過度擬合；④檢驗模型的合理性。 因變量與自變量的關系：①相關關系（非確定性關系，比如物理與化學成績相關性 ...

簡單的線性回歸算法舉例 引子 小學的時候老師出過的一道題，方程 y = w0 + w1x ，已知兩組數據，求解w0和w1 x = 1 ，y = 2 x = 2 ，y = 3 兩點確定一條直線，此時可以准確求得w0 和 w1 但是如果給了3組數據，可不可以准確求得w0 和 w1 ...

1.本節重點知識點用自己的話總結出來，可以配上圖片，以及說明該知識點的重要性 （1）本節課的內容思維導圖 監督學習：可以用於映射出該實例的類別。 無監督學習：我們只知道特征，並不知道答案，不同的實例具有一定的相似性，把那些相似的聚集在一起。 （2）回歸與分類的區別 回歸與分類 ...

代碼實現： 結果： 總結：各回歸算法在相同的測試數據中表現差距很多，且算法內的配置參數調整對自身算法的效果影響也是巨大的， 　　因此合理挑選合適的算法和配置合適的配置參數是使用算法的關鍵！ ...