舉例：
線性回歸(linear regression)是利用回歸方程(函式)對乙個或多個自變數(特徵值)和因變數(目標值)之間關係進行建模的一種分析方式。
那麼怎麼理解呢？我們來看幾個例子
上面兩個例子，我們看到特徵值與目標值之間建立了乙個關係，這個關係可以理解為線性模型。
線性回歸當中主要有兩種模型，一種是線性關係，另一種是非線性關係。在這裡我們只能畫乙個平面更好去理解，所以都用單個特徵或兩個特徵舉例子。
注釋：單特徵與目標值的關係呈直線關係，或者兩個特徵與目標值呈現平面的關係更高維度的我們不用自己去想，記住這種關係即可
注釋：為什麼會這樣的關係呢？原因是什麼？如果是非線性關係，那麼回歸方程可以理解為：
w_1x_1+w_2x_2^2+w_3x_3^2w1x1+w2x22+w3x32
線性回歸簡介
注釋 單特徵與目標值的關係呈直線關係，或者兩個特徵與目標值呈現平面的關係 如果是非線性關係，那麼回歸方程可以理解為 w1x1 w2x22 w3x32 from sklearn.linear model import linearregression x 80,86 82,80 85,78 90,90...
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...
線性回歸（標準回歸）
今天我們來討論機器學習的另乙個領域 首先我們來討論利用線性回歸來 數值型資料。利用線性回歸進行 的過程就是求解回歸係數的過程，求出回歸係數後進行係數與特徵值乘積求和即可，這裡我們使用最小二乘法進行求解 ex0.txt 提取碼 dbe2 def loaddataset filename numfeat...