預測算法之多元線性回歸
1.概述 在機器學習里面，常見的預測算法有以下幾種： 簡易平均法：包括幾何平均法、算數平均法及加權平均法； 移動平均法：包括簡單移動平均法和加權移動平均法； 指數平滑法：包括一次指數平滑法和二次指數平滑法，以及三次指數平滑法； 線性回歸法：包括一元線性回歸和二元線性回歸 ...
原文：線性回歸預測算法
單變量的線性回歸非常容易理解，就是生成一元一次方程： y ax b。x表示自變量，特征屬性的值 y表示因變量，預測標簽的值。 二維圖像更直觀：x是橫坐標，y是縱坐標，a是斜率，b是與縱坐標的截距。 樣本的坐標點有限，也不會都在一條直線上。如何擬合一條合理的直線，本文會詳細解析。 看懂一元一次方程的推導，就不難理解多元一次方程 一元m次方程 多元m次方程。后面的就不解析了。 不管幾元幾次，都可以直接 ...
2019-10-26 16:12 0 1727 推薦指數：
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