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線性回歸(linear regression)是一種線性模型(linear model),它將各個特徵進行線性組合,實現對新輸入的**
線性回歸可解釋性很強,因為特徵對應的權值大小直接衡量了這個特徵的重要性
設每個輸入x_i都有m個特徵,每個特徵x_ij對應乙個權值w_j
對於乙個輸入
現有訓練集t=,(xi和yi的取值範圍視具體情況決定),則線性回歸的形式為:
像高度,質量,速度這種屬性值連續的變數,直接把其數值賦給對應的x即可
對於屬性值是離散的情況
+ 如果屬性的各個取值有某種順序,也就是存在序(order)關係,那麼可以通過連續化將其轉化為連續值,例如高度不取連續值而是用低,中,高這三個離散值表示時,可以按低=1,中=2,高=3處理
+ 如果屬性的各個取值見不存在序關係,則將其轉化為向量形式,比如one-hot形式,以花的顏色為例,取值為紅,黃,藍,可以將取值編碼為紅=(1,0,0),黃=(0,1,0),藍=(0,0,1)
l(w,b)分別對w,b求偏導,並令偏導為0可得到w,b的解析解,關於求導細節,可以看矩陣求導
參考:
周志華,機器學習
linear regression 線性回歸
本篇講述linear regression線性回歸模型。參考資料為 在所有討論之前，我們先把linear regression線性回歸的模型畫出來吧，給大家乙個直觀的感受 圖0.linear regression線性回歸模型 這就是linear regression的模型了。接下來我們引入我們的問題...
線性回歸 linear regression
在機器學習中，我們一般要處理的問題就是 問題。對於離散值的 我們叫分類 classification 而對於連續值的 我們就叫做回歸 regression 而在所有機器學習模型中，最基礎也是最重要的模型就是線性模型，今天我們就說下機器學習中的線性模型。其基本形式如下 f x w 1 x1 w2 x2...
Linear Regression 線性回歸
收集到某一地區的房子面積和房價的資料 x,y 42組,對於一套已知面積的房子 其房價？由房價資料視覺化圖可以看出，可以使用一條直線擬合房價。通過這種假設得到的 值和真實值比較接近。將現實的問題通過數學模型描述出來。m 個 樣本 example 組成訓練集 training set 每乙個樣本有n個特...