在之前的文章《機器學習---線性回歸（Machine Learning Linear Regression）》中說到，使用最小二乘回歸模型需要滿足一些假設條件。但是這些假設條件卻往往是人們容易忽略的地 ...

線性回歸, 最簡單的機器學習算法, 當你看完這篇文章, 你就會發現, 線性回歸是多么的簡單. 首先, 什么是線性回歸. 簡單的說, 就是在坐標系中有很多點, 線性回歸的目的就是找到一條線使得這些點都 ...

線性回歸算法，是利用數理統計中回歸分析，來確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法。 1. 梯度下降法 線性回歸可以使用最小二乘法，但是速度比較慢，因此一般使用梯度下降法( ...

線性回歸是機器學習中最基礎的算法，掌握了線性回歸算法，有利於以后更容易地理解其它復雜的算法。 線性回歸看似簡單，但是其中包含了線性代數，微積分，概率等諸多方面的知識。讓我們先從最簡單的形式開始 ...