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 ...

一.算法簡介　 　　線性回歸(Linear Regression)是利用稱為線性回歸方程的最小平方函數對一個或多個自變量和因變量之間關系進行建模的一種回歸分析。這種函數是一個或多個稱為回歸系數的模型參數的線性組合。只有一個自變量的情況稱為一元線性回歸,大於一個自變量情況的叫做多元線性回歸 ...

1.本節重點知識點用自己的話總結出來，可以配上圖片，以及說明該知識點的重要性 （1）本節課的內容思維導圖 監督學習：可以用於映射出該實例的類別。 無監督學習：我們只知道特征，並不知道答案，不同的實例具有一定的相似性，把那些相似的聚集在一起。 （2）回歸與分類的區別 回歸與分類 ...

最近在學習數據分析線性回歸算法時，產生了很多疑問。作為初學者，我認為應該先從基本概念上進行一些深度理解。下面將我的一些思考總結如下： 線性回歸模型為： （1） 其中ε是剩余誤差，假設它服從的是高斯分布，然后因此就將線性回歸模型和高斯模型 ...

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 ...