線性回歸原理與推導
如圖所示，這時一組二維的資料，我們先想想如何通過一條直線較好的擬合這些散點了？直白的說：盡量讓擬合的直線穿過這些散點（這些點離擬合直線很近）。
目標函式
要使這些點離擬合直線很近，我們需要用數學公式來表示。首先，我們要求的直線公式為：y = xtw。我們這裡要求的就是這個w向量（類似於logistic回歸）。誤差最小，也就是**值y和真實值的y的差值小，我們這裡採用平方誤差：
求解我們所需要做的就是讓這個平方誤差最小即可，那就對w求導，最後w的計算公式為：
我們稱這個方法為ols，也就是「普通最小二乘法」
線性回歸實踐
資料情況
我們首先讀入資料並用matplotlib庫來顯示這些資料。
回歸演算法
這裡直接求w就行，然後對直線進行視覺化。
def standregres(xarr,yarr):
x = mat(xarr);y = mat(yarr).t
xtx = x.t * x
if linalg.det(xtx) == 0:
print('不能求逆')
return
w = xtx.i * (x.t*y)
return w
優點：易於理解和計算
缺點：精度不高
機器學習實戰之線性回歸
之前我們學習的機器學習演算法都是屬於分類演算法，也就是 值是離散值。當 值為連續值時，就需要使用回歸演算法。本文將介紹線性回歸的原理和 實現。如圖所示，這時一組二維的資料，我們先想想如何通過一條直線較好的擬合這些散點了？直白的說 盡量讓擬合的直線穿過這些散點 這些點離擬合直線很近 目標函式 要使這些...
線性回歸 機器學習實戰筆記
前言 剛開始看到線性回歸，總覺得這是不是和羅輯回歸又啥關係。對比一下吧。線性回歸用於數值 羅輯回歸用於分類。對於羅輯回歸 來說，用於分類的神經網路的最後一層也是乙個羅輯回歸。線性回歸 線性回歸比較簡單，找到一條最佳直線來擬合資料。擬合的目標可以是均方誤差最小。求最優的線性回歸直線的解法就是使用最小二...
機器學習之線性回歸
訓練樣例 x y 輸入變數 特徵 x ps n 1行，1 列 輸出變數 目標變數 y訓練樣例總數 m 特徵維度 n第 i 個訓練樣例 x i y i 所有訓練樣例的輸入變數組成的矩陣 x ps m行，n 1 列，每行是 x i t 所有訓練樣例的輸出變數組成的矩陣 y ps m行，1 列 下表是某地...