什么是線性回歸？ 根據樣本數據的分布特點，通過線性關系模擬數據分布趨勢，從而進行預測。對於下圖來說，樣本點的連線大致接近於一條直線，所以就可以將函數模擬成線性方程。 設 f(x) = wx + b，所以只要求出w 和 b，就可以得到x與y的關系，從而能夠根據x預測出對應的y。 要求 w 和 b ...

本筆記主要記錄學習《機器學習》的總結體會。如有理解不到位的地方，歡迎大家指出，我會努力改正。 在學習《機器學習》時，我主要是通過Andrew Ng教授在mooc上提供的《Machine Learning》課程，不得不說Andrew Ng老師在講授這門課程時，真的很用心，特別是編程 ...

一：分類 （一）分類基礎 在分類問題中，你要預測的變量y是離散的值，我們將學習一種叫做邏輯回歸 (Logistic Regression) 的算法，這是目前最流行使用最廣泛的一種學習算法。 在分類問題中，我們嘗試預測的是結果是否屬於某一個類（例如正確或錯誤）。分類問題的例子有：判斷一封 ...

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（自變量都是一次方）。只有一個自變量的情況稱為簡單回歸，大於一個自變量情況的叫做多元回歸。線性回歸 ...

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+ ...

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 ...

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 ...

一：建立一個邏輯回歸模型來預測一個學生是否被大學錄取。 假設你是一個大學系的管理員，你想根據兩次考試的結果來決定每個申請人的錄取機會。 你有以前的申請人的歷史數據，你可以用它作為邏輯回歸的訓練集。 對於每一個培訓例子，你有兩個考試的申請人的分數和錄取決定。 為了做到這一點，我們將建立一個 ...