「回歸」是由英國著名生物學家兼統計學家高爾頓(francis galton, 1822～1911.生物學家達爾文的表弟)在研究人類遺 傳問題時提出來的。為了研究父代與子代身高的關係，高爾頓蒐集了1078對父親及其兒子的身高資料。他發現這些資料的散點圖大致呈直線狀態，也就是說，總的趨勢是父親的身高增加時，兒子的身高也傾向於增加。但是，高爾頓對試驗資料進行了深入的分析，發現了乙個很有趣的現象—回歸效應。因為當父親高於平均身高時，他們的兒子身高比他更高的概率要小於比他更矮的概率；父親矮於平均身高時，他們的兒子身高比他更矮的概率要小於比他更高的概率。它反映了乙個規律，即這兩種身高父親的兒子的身高，有向他們父輩的平均身高回歸的趨勢。對於這個一般結論的解釋是:大自然具有一種約束力，使人類身高的分布相對穩定而不產生兩極分化，這就是所謂的回歸效應。
在統計學中，線性回歸(linear regression)是
利用稱為線性回歸方程的最小平方函式
對乙個或多個
自變數和
因變數之間關係進行建模的一種
回歸分析
。這種函式是乙個或多個稱為回歸係數的模型引數的線性組合。只有乙個自變數的情況稱為簡單回歸,大於乙個自變數情況的叫做多元回歸。（這反過來又應當由多個相關的因變數**的多元線性回歸區別，[引文需要]，而不是乙個單一的標量變數。）
回歸分析中，只包括乙個自變數和乙個因變數，且二者的關係可用一條直線近似表示，這種回歸分析稱為一元線性回歸分析。如果回歸分析中包括兩個或兩個以上的自變數，且因變數和自變數之間是線性關係，則稱為多元線性回歸分析。
線性回歸是回歸分析中第一種經過嚴格研究並在實際應用中廣泛使用的型別。這是因為線性依賴於其未知引數的模型比非線性依賴於其位置引數的模型更容易擬合，而且產生的估計的統計特性也更容易確定。
cclm技術中由亮度分量**色度分量時，假設他們是一種線性關係y=αx+β，在計算引數α和β時，通過最小化亮度和色度的回歸誤差來得到。
線性回歸模型 線性回歸模型
回歸的思想和分類有所不一樣，分類輸出的結果為離散的值，回歸輸出的是乙個連續型的值。線性回歸的思想就是試圖找到乙個多元的線性函式 當輸入一組特徵 也就是變數x 的時候，模型輸出乙個 值y h x 我們要求這個 值盡可能的準確，那麼怎麼樣才能做到盡可能準確呢？其中 表示實際值，表示 值 其中 表示實際值...
數學建模中的線性回歸
參加數學建模會用到統計學的知識解決單一因素與多變數之間的關係，也多用線性回歸的知識，書上講解主要用matlab去做，但主要還是自己懶，短期內不想再去學習，於是嘗試用python中的模組取模擬，但是好像sklearn中不帶有置信區間，想用的話得自己實現，反正也不太懂置信區間，就直接幹吧。線性回歸 im...
機器學習線性回歸 機器學習中的簡單線性回歸步驟
簡單線性回歸，這是一種基於自變數值 x 來 因變數值 y 的方法。假設這兩個變數是線性相關的。因此，我們嘗試尋找一種根據特徵或自變數 x 的線性函式來精確 響應值 y 我們將按照之前的資料預處理資訊圖表那樣來執行相同的步驟 其中第三相關庫matplotlib是用來視覺化資料的。匯入資料集 檢查缺失資...