機器學習的有監督算法分為分類和回歸兩種。 回歸：通過輸入的數據，預測出一個值，如銀行貸款，預測銀行給你貸多少錢。 分類：通過輸入的數據，得到類別。如，根據輸入的數據，銀行判斷是否給你貸款。 一、線性回歸 　　現在這里有一個例子　　數據：工資和年齡（2個特征）　　目標：預測銀行 ...

線性回歸目標： 已知訓練集（x1,y1）(x2,y2) ....(xm ,ym), 擬合回歸為最優的線性函數。 線性回歸原理： 使用最小二乘法，訓練集與擬合后的線性標記函數歐式距離之和最小，則該標記函數為最優線性回歸函數 ...

1. 基本形式 線性模型（linear model）試圖學得一個通過屬性的線性組合來進行預測的函數。 w和b學得之后，模型就得以確定。w直觀表達了各屬性在預測中的重要性。 2. 線性回歸 提出假設：給定數據集 　　　　 　　，其中， 　　“線性回歸 ...

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 ...

一、線性回歸算法的原理 　　回歸是基於已有數據對新的數據進行預測，比如預測股票走勢。這里我們主要講簡單線性回歸。基於標准的線性回歸，可以擴展出更多的線性回歸算法。　 　　線性回歸就是能夠用一個直線較為精確地描述數據之間的關系，這樣當出現新的數據的時候，就能夠預測出一個簡單的值。 　　線性回歸 ...

【機器學習】算法原理詳細推導與實現(一):線性回歸 今天我們這里要講第一個有監督學習算法，他可以用於一個回歸任務，這個算法叫做 線性回歸 房價預測 假設存在如下 m 組房價數據： 面積(m^2) 價格(萬元) 82.35 ...

　　　　線性回歸可以說是機器學習中最基本的問題類型了，這里就對線性回歸的原理和算法做一個小結。 1. 線性回歸的模型函數和損失函數 　　　　線性回歸遇到的問題一般是這樣的。我們有m個樣本，每個樣本對應於n維特征和一個結果輸出，如下： 　　　　\((x_1^{(0)}, x_2 ...

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 ...