線性回歸 算法優缺點： 優點：結果易於理解，計算不復雜 缺點：對非線性數據擬合不好 適用數據類型：數值型和標稱型 算法思想： 這里是采用了最小二乘法計算（證明比較冗長略去）。這種方式的優點是計算簡單，但是要求 ...

線性回歸的一個問題可能是有可能出現欠擬合（如下圖所示樣本），因為它求的是具有最小均方誤差的無偏估計。如果模型欠擬合將不能取得最好的預測效果。所以有些方法允許在估計中引入一些偏差，從而降低預測的均方誤差。其中的一個方法是局部加權線性回歸。在該算法中，我們給待預測點附近的每一個點賦予一定的權重，在這 ...

目錄： 1、簡述 2、數學表達 3、總結 1、簡述 　　線性回歸是一種 parametric learning algorithm，而局部加權線性回歸是一種 non-parametric learning algorithm。Parametric learning ...

前言 回顧一下 回歸（一）中的 標准線性回歸： step1： 對於訓練集，求系數w，使得 最小 step2： 對於新輸入x，其預測輸出為w*x 從中我們知道，標准線性回歸可能表達能力比較差，出現如圖所示的欠擬合的情況（underfitting ...

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 ...

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+ ...

看下面三幅圖，x 軸是房間面積，y 軸是房價。 左圖是 y = θ0 + θ1x 擬合數據集的結果。可以看到數據並不貼靠在直線上，所以擬合並不好。 中圖是 y = θ0 + θ1x + θ2x ...

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 ...