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 ...

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 ...

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！ ...

目錄 損失函數 正規方程 梯度下降 sklearn線性回歸正規方程、梯度下降API 回歸性能評估 sklearn回歸性能評估 欠擬合與過擬合 解決過擬合的方法 欠擬合 過擬合 ...

線性回歸與梯度下降算法 作者：上品物語 轉載自：線性回歸與梯度下降算法講解 知識點： 線性回歸概念 梯度下降算法 l 批量梯度下降算法 l 隨機梯度下降算法 l 算法收斂判斷方法 1.1 線性回歸 在統計學中 ...

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 ...

一、線性回歸實驗目標 　　算法推導過程中已經給出了求解方法，基於最小乘法直接求解，但這並不是機器學習的思想，由此引入了梯度下降方法。 　　實驗主要內容： 　　（1）線性回歸方程實現 　　（2）梯度下降效果 　　（3）對比不同梯度下降測量 　　（4）建模曲線分析 　　（5）過擬合與欠 ...