ML 線性回歸適用場景 原理 優缺點彙總

2021-10-04 09:24:26 字數 571 閱讀 2135

回歸是監督學習的乙個重要問題,回歸用於**輸入變數和輸出變數之間的關係,特別是當輸入變數的值發生變化時,輸出變數的值也隨之發生變化。回歸模型正是表示從輸入變數到輸出變數之間對映的函式。線性回歸幾乎是最簡單的模型了,它假設因變數和自變數之間是線性關係的,一條直線簡單明瞭。

自變數和因變數之間是線性關係

適用於low dimension, 而且每一維之間都沒有共線性。

f(x)=wx + b

目的:找出w,使得f(x1)盡可能的接近y1

想要評價乙個模型的優良,就需要乙個度量標準。對於回歸問題,最常用的度量標準就是均方差(mse,mean squared error),均方差是指**值和實際值之間的平均方差。平均方差越小,說明測試值和實際值之間的差距越小,即模型效能更優。

均方誤差為損失函式。

推導:包含了使用最小二乘法進行求解,還有最小二乘法和最大似然估計的聯絡:

缺點1.多種回歸方式講解:

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