人們早就知曉，相比涼爽的天氣，蟋蟀在較為炎熱的天氣裡鳴叫更為頻繁。數十年來，專業和業餘昆蟲學者已將每分鐘的鳴叫聲和溫度方面的資料編入目錄。ruth 阿姨將她喜愛的蟋蟀資料庫作為生日禮物送給您，並邀請您自己利用該資料庫訓練乙個模型，從而**鳴叫聲與溫度的關係。
首先建議您將資料繪製成圖表，了解下資料的分布情況：
毫無疑問，此曲線圖表明溫度隨著鳴叫聲次數的增加而上公升。鳴叫聲與溫度之間的關係是線性關係嗎？是的，您可以繪製一條直線來近似地表示這種關係，如下所示：
事實上，雖然該直線並未精確無誤地經過每個點，但針對我們擁有的資料，清楚地顯示了鳴叫聲與溫度之間的關係。只需運用一點代數知識，您就可以將這種關係寫下來，如下所示：
其中：按照機器學習的慣例，您需要寫乙個存在細微差別的模型方程式：
其中：要根據新的每分鐘的鳴叫聲值 x1
推斷（**）溫度 y′
，只需將 x1
值代入此模型即可。
下標（例如 w1
和 x1
）預示著可以用多個特徵來表示更複雜的模型。例如，具有三個特徵的模型可以採用以下方程式：
機器學習之 線性回歸學習筆記
線性回歸是利用數理統計中回歸分析，來確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關係的一種統計分析方法，運用十分廣泛。其表達形式為y ax b，a為誤差服從均值為0的正態分佈。一元線性回歸分析 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。多元線性回歸分析 如果回歸分析中包括兩個或兩個以...
DataWhale學習筆記線性回歸
模型 線性回歸是機器學習中最為基礎和理解的模型，但很多的模型都是建立在該模型之上。在模型的構建中，線性回歸的目的是求解資料集中特徵屬性x以及類別y之間的對映關係。通過優化函式 本文採用隨機梯度下降法 降低模型 值與y之間的差別。為了簡單起見，本文對放假模型進行 這裡我們假設 只取決於房屋狀況的面積 ...
機器學習之線性回歸
訓練樣例 x y 輸入變數 特徵 x ps n 1行，1 列 輸出變數 目標變數 y訓練樣例總數 m 特徵維度 n第 i 個訓練樣例 x i y i 所有訓練樣例的輸入變數組成的矩陣 x ps m行，n 1 列，每行是 x i t 所有訓練樣例的輸出變數組成的矩陣 y ps m行，1 列 下表是某地...