简单线性回归上

人工智能机器学习 2023-01-12 23:34:49

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回归分析是用来评估变量之间关系的统计过程。用来解释自变量X与因变量Y的关系。即当自变量X发生改变时，因变量Y会如何发生改变。 线性回归是回归分析的一种，评估的自变量X与因变量Y之间是一种线性关系。当只有一个自变量时，称为简单线性回归，当具有多个自变量时，称为多元线性回归。线性关系的理解：画出来的图像是直的。每个自变量的最高次项为1。拟合是指构建一种算法，使得该算法能够符合真实的数据。从...

回归分析是用来评估变量之间关系的统计过程。用来解释自变量X与因变量Y的关系。即当自变量X发生改变时，因变量Y会如何发生改变。 线性回归是回归分析的一种，评估的自变量X与因变量Y之间是一种线性关系，当只有一个自变量时，成为简单线性回归，当具有多个变量时，称为多元线性回归。线性关系的理解： >画出来的图像是直的（简单线性回归是直线，多元线性回归是超平面） >每个自变量的最高次项为1 拟合是指构建一种算法，使得该算法能够符合真实的数据。从机器学习角度讲，线性回归就是要构建一个线性函

梳理大纲：简单线性回归和多元线性回归 【1】简单线性回归：简单线性回归及最小二乘法的数据推导【2】多元线性回归：多选线性回归和正规方程解及实现参考资料: 机器学习西瓜书以下微信文章 From【木东居士】公众号 From 机器学习小组：由【木东居士】公众号定期发起对数据感兴趣的伙伴们可一同在此交流学习简单线性回归：简单线性回归是属于回归(regression)...

有很多初学者不知道如何用R语言做回归，这里我讲解一下简单线性回归和多元线性回归。当回归模型包含一个因变量和一个自变量时，我们称为简单线性回归。比如：身高和体重的关系。当有不止一个预测变量时，则称为多元线性回归。比如：工作年限，学历都可能影响收入。这里我们需要先了解一些用于回归分析的函数： summary() 展示拟合模型的详细结果；coefficients() 列出拟合模型的模型参数（截距项和斜率）； fitted() 列出拟合模型的预测值；residuals() 列出拟合模型

简单线性回归一、什么是线性回归二、线性回归的分类三、一元线性回归的数学知识四、封装一个自己的一元线性回归五、使用自己的一元线性回归预测波士顿房价六、使用sklearn的一元线性回归预测波士顿房价七、回归算法的评判方法1、MSE：均方误差2、RMSE均方根误差3、平均绝对误差4、R-squared 一、什么是线性回归 线性回归是指使用一个线性关系来表示数据我们数学中学习的 y = a*x + b ，就是最典型的线性回归 二、线性回归的分类根据未知数的数量，线性回归分为：一元线性回归 多元线性回归

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