以前在統計學的學習中，有回歸分析，如果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，這種回歸分析稱為一元線性回歸分析，最小二乘法可根據給定的資料擬合出一條近似的直線。
package cn.zhf.test;
/** * 最小二乘法 線性回歸 y = a*x + b
* * b = sum( y ) / n - a * sum( x ) / n
* * a = ( n * sum( xy ) - sum( x ) * sum( y ) ) / ( n * sum( x^2 ) - sum(x) ^ 2 )
* */
public class linearregression ;
double y = ;
// 計算總和
double sumx = 0.0, sumy = 0.0, sumx2 = 0.0;
while (n < x.length)
// 求平均數
double xbar = sumx / n;
double ybar = sumy / n;
// 計算係數
double xxbar = 0.0, yybar = 0.0, xybar = 0.0;
for (int i = 0; i < n; i++)
double beta1 = xybar / xxbar;
double beta0 = ybar - beta1 * xbar;
system.out.println("y = " + beta1 + " * x + " + beta0);
}}
線性回歸 最小二乘法實現
目錄 一 線性回歸 給定由n個屬性描述的樣本x x0,x1,x2,xn 線性模型嘗試學習乙個合適的樣本屬性的線性組合來進行 任務，如 f x w1x1 w2x2 wnxn b w.t x b。通過一定方法學得向量w和常數b後，模型便可以確定下來。而對於給定資料集d xm x1,x2,xn 線性回歸則...
線性回歸，最小二乘法
回歸的定義 對於乙個點集，使用乙個函式去擬合該點集，使點集與擬合函式間的誤差最小，如果這個函式曲線是一條直線，則是線性回歸，如果曲線是二次曲線，則是二次回歸。廣義線性回歸 廣義線性模型是線性模型的擴充套件，其特點是不強行改變資料的自然度量，資料可以具有非線性和非恆定方差結構 59 主要是通過聯結函式...
線性回歸 最小二乘法（二）
上篇文章中介紹了單變數線性回歸，為什麼說時單變數呢，因為它只有單個特徵，其實在很多場景中只有單各特徵時遠遠不夠的，當存在多個特徵時，我們再使用之前的方法來求特徵係數時是非常麻煩的，需要乙個特徵係數乙個偏導式，而卻最要命的時特性的增長時及其迅猛的，幾 十 幾百 幾千 單變數線性回歸 多變數線性回歸 所...