线性回归任务概述

迪哥有点愁了 2023-01-12 22:44:06

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此笔记为2014年Andrew Ng在Coursera 开设的机器学习Machine Learning公开课的中文笔记。原作者为中国海洋大学博士生，感谢原作者的贡献。

机器学习之线性回归1线性回归概述线性回归实例问题概述预设函数代价函数梯度下降算法学习速率和算法次数的选择线性回归总结 线性回归概述 线性回归是回归算法是一种监督学习算法，用来建立自变量X和观测变量Y之间的映射关系。 线性回归实例问题概述根据数据集预测房子大小与房价之间的关系。目标1：推测出房子大小与房价之间的关系

1.概述 2.形式 3.目的 1.概述机器学习中最常见的两个问题：回归任务：在监督学习中标签值为连续值时是回归任务分类任务：在监督学习中标签值是离散值时是分类任务而本文要讲的就是处理回归任务最基础的模型——线性回归模型 2.形式 线性回归可以用方程y=kx+b来表示，今天我们拓展到多元的线性回归，其表现形式为： $ f=w_1x_1+w_2x_2+w_3x_3+w_nx_n即f=\sum_{i=1}^{n}{w_ix_i} $ 用矩阵的形式表示就是 f=wTx f=w^Tx f=wTx..

前言从今天这篇文章开始，我会介绍线性回归相关的内容。目录前言1 概述2 线性回归与机器学习3 线性回归的机器学习表示方法3.1 核心逻辑3.2 优化目标3.3 最小二乘法 1 概述在正式进入到回归分析的相关算法讨论之前，我们需要对有监督学习算法中的回归问题进行进一步的分析和理解。虽然回归问题和分类问题同属于有监督学习范畴，但实际上，回归问题要远比分类问题更加复杂。首先是关于输出结果的对比，分类模型最终输出结果为离散变量，而离散变量本身包含信息量较少，其本身并不具备代数运算性质，因此其评价指标体系也较

一 线性回归（Linear Regression） 1. 线性回归概述　　回归的目的是预测数值型数据的目标值，最直接的方法就是根据输入写出一个求出目标值的计算公式，也就是所谓的回归方程，例如y = ax1+bx2，其中求回归系数的过程就是回归。那么回归是如何预测的呢？当有了这些回归系数，给定输入，具体的做法就是将回归系数与输入相乘，再将结果加起来就是最终的预测值。说到回归，一般指的都是线...

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