線性回歸的一般式：f（x）=b*x + a;
1）由所給出的系列值分別計算兩個變數的平均值
x平均=(σxi)/n y平均=（σyi)/n 【σ是把相應的值加起來,n是資料組數】
解釋：分別求出來x和y的平均值
2）計算一系列的差值（即△）
△xi=xi-x平均 【應該有n個△x】；△yi=yi-y平均 【也應該有n個】
解釋：每乙個x減去平均值，每乙個y值減去平均值
3）求出兩個 和 值
a》 σ△xi△yi=△x1*△y1+...+△xn*△yn
b》 σ△²xi=（△x1）²+...+（△xn）²
解釋：a求出來（x減去x的平均值）乘以（y減去y的平均值），所有值相加，b（x減去x的平均值）的平方，求和
4）由公式求出 b=σ△xi△yi / σ△²xi 【通常2）、3）、4）並不分別進行】
解釋：求b的值，b的值就等於第三步a步驟計算的值除以b步驟計算的值。
5）由公式算出 a a=y平均-b*x平均
解釋：計算a的值，a就等於y的平均值減去b乘以x的平均值。
然後按格式寫出回歸方程即得.
把計算出來的a和b的值帶入到上面的公式裡面，就可以寫出來直線方程了。
有數學功底的直接看這個：
回歸流程 我 通常這樣進行：
1）由所給出的系列值分別計算兩個變數的平均值
x平均=(σxi)/n y平均=（σyi)/n 【σ是把相應的值加起來，n是資料組數】
2）計算一系列的差值（即△）
△xi=xi-x平均 【應該有n個△x】；△yi=yi-y平均 【也應該有n個】
3）求出兩個 和 值 a》 σ△xi△yi=△x1*△y1+。。。+△xn*△yn
b》 σ△²xi=（△x1）²+。。。+（△xn）²
4）由公式求出 b b=σ△xi△yi / σ△²xi 【通常2）、3）、4）並不分別進行】
5）由公式算出 a a=y平均-b*x平均
線性回歸基礎相關公式
通常輸入 x 具有多個屬性值，翻譯過來就是一條資料具有多個特徵值。當我們假定最簡單的一種情況，也就是說輸入只有乙個屬性值的時候，此時就是一元線性回歸。線性回歸試圖 f x wx b，使得 f x 真實值 y，所以線性回歸的演算法，轉化為數學問題就是，尋找乙個恰當的引數，使得 f x 盡可能的逼近 y...
線性模型（二） 線性回歸公式推導
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...
線性回歸模型 線性回歸模型
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