注：本系列所有博客將持續更新並發布在github上，您可以通過github下載本系列所有文章筆記文件 1 引言 邏輯不邏輯，回歸非回歸。 回想當年初次學習邏輯回歸算法時，看到”邏輯回歸“這個名字，第一感覺是這是一個與線性回歸類似的回歸類別的算法，只不過這個算法突出”邏輯“，或者與某個以”邏輯 ...

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 ...

前言 由於本部分內容講解資源較多，本文不做過多敘述，重點放在實際問題的應用上。 一、線性回歸 線性回歸中的線性指的是對於參數的線性的，對於樣本的特征不一定是線性的。 線性模型（矩陣形式）：y=XA+e 其中：A為參數向量，y為向量，X為矩陣,e為噪聲向量。 對於線性模型 ...

機器學習-線性回歸 本文代碼均來自於《機器學習實戰》 分類算法先說到這里，接下來說一個回歸算法 線性回歸 線性回歸比較簡單，就不怎么說了，要是模型記不得了就百度一下吧，這里列一下公式就直接上代碼了 線性回歸的一個問題就是可能會出現欠擬合現象，因為它求的是具有最小均方誤差 ...

基本概念 利用線性的方法，模擬因變量與一個或多個自變量之間的關系。自變量是模型輸入值，因變量是模型基於自變量的輸出值。 因變量是自變量線性疊加和的結果。 線性回歸模型背后的邏輯——最小二乘法計算線性系數 最小二乘法怎么理解？ 它的主要思想就是求解未知參數，使得理論值與觀測值之差 ...

注：對於最重要的兩類回歸模型，之前總結了邏輯回歸模型，這里總結一下"線性回歸"模型。 0. 概述 線性回歸應該是我們聽過次數最多的機器學習算法了。在一般的統計學教科書中，最后都會提到這種方法。因此該算法也算是架起了數理統計與機器學習之間的橋梁。線性回歸雖然常見，但是卻並不簡單。該算 ...

　　一、介紹 　　　　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。 　　　　1、相關性分析 　　　　相關性分析是對兩個或多個具備相關性元素進行分析，從而衡量兩個變量元素之間相關密切程度。 　　　　以雙變量為例，變量x 和變量y存在 ...