我們在初中學習線性方程的時候就已經接觸過回歸的相關概念，在這裡簡單介紹一下機器學習中的「回歸」，機器學習的目的有兩個：回歸和分類，回歸是解決連續資料的**問題，而分類是為了解決離散資料的**問題。線性回歸是機器學習演算法中最簡單的演算法之一，它是監督學習的一種演算法，主要思想是在給定訓練集上學習得到乙個線性函式，在損失函式的約束下，求解相關係數，最終在測試集上測試模型的回歸效果。線性模型的形式如下
寫成向量形式就是
其中x可以看成特徵，
在機器學習中我們採用梯度下降演算法求解該方程，將向量表達形式轉為矩陣表達形式，則有
接下來對
對於（＊）式可以假設x為一行一列，
所以有則有
這是在可以根據公式直接求得
其中到此為止，線性回歸模型的公式推導已經結束，下一節我們將**線性回歸與廣義線性模型之間的關係以及對損失函式的一些思考。
二 線性回歸
我們開始吧！m 訓練集的樣本個數 x s 輸入變數 特徵 y s 輸出變數 特徵 x,y 乙個訓練樣本 x i y i 第i個訓練樣本 h 假設函式，h maps from x s to y s 表示判斷 表示賦值 我們要做regression，那麼應該最小化平均誤差值，即優化函式為 所以我們定義代...
多元線性回歸公式推導及R語言實現
實際中有很多問題是乙個因變數與多個自變數成線性相關，我們可以用乙個多元線性回歸方程來表示。為了方便計算，我們將上式寫成矩陣形式 y xw 我們希望求出的w是最接近線性方程的解的，最接近我們定義為殘差平方和最小，殘差的公式和殘差平方和的公式如下 上面的公式用最小殘差平方和的方式匯出的，還有一種思路用最...
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...