分類演算法的目標變數是標稱型資料
回歸的目的是**數值型資料的目標值
回歸場景：
回歸的目的是**數值型的目標值。
最直接的辦法是依據輸入寫出乙個目標值的計算公式。
線性回歸 工作原理
— 度入資料，將資料特徵x，特徵標籤y儲存在矩陣x, y中。
驗證 x^tx矩陣是否可逆
使用最小二乘法求得回歸係數w的最佳設計
線性回歸 開發流程
— 收集資料
— 準備資料
— 分析資料
— 訓練演算法
— 測試演算法
— 使用演算法
線性回歸的演算法特徵
優點：結果易於理解，計算上不複雜
缺點：對非線性的資料擬合不好
適用於資料型別：數值型和標稱型資料
機器學習實戰筆記 回歸
回歸的目的是 數值型的目標值。即找到乙個回歸方程，通過求解其中的回歸係數 該過程就稱為回歸 給定輸入來得到 值。這裡我們之談論線性回歸。用線性回歸找最佳擬合直線 回歸的一般方法 收集資料 準備資料 分析資料 可以繪出資料的視覺化二維圖將有助於對資料做出理解和分析，在採用縮減法求得新回歸係數之後，可以...
機器學習之學習筆記 線性回歸
一 線性回歸 線性回歸通常用於根據連續變數估計實際數值 房價 呼叫次數 總銷售額等 我們通過擬合最佳直線來建立自變數和因變數的關係。這條最佳直線叫做回歸線，並且用 y a x b 這條線性等式來表示。在這個等式中 係數 a 和 b 可以通過最小二乘法獲得。線性回歸的兩種主要型別是一元線性回歸和多元線...
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...