1.線性回歸的原理
進入一家房產網，可以看到房價、面積、廳室呈現以下資料：
我們可以將**和面積、廳室數量的關係習得為f(x)=θ0+θ1x1+θ2x2f(x)=θ0+θ1x1+θ2x2，使得f(x)≈yf(x)≈y，這就是乙個直觀的線性回歸的樣式。
2.線性回歸的一般形式：
有資料集,其中,xi=(xi1;xi2;xi3;…;xid),yi∈rxi=(xi1;xi2;xi3;…;xid),yi∈r
其中n表示變數的數量，d表示每個變數的維度。
可以用以下函式來描述y和x之間的關係：
f(x)=θ0+θ1x1+θ2x2+…+θdxd。
均方誤差是回歸中確定θ值的常用的效能度量，即：
3.線性回歸損失函式、代價函式、目標函式
損失函式(loss function)：度量單樣本**的錯誤程度，損失函式值越小，模型就越好。
代價函式(cost function)：度量全部樣本集的平均誤差。
目標函式(object function)：代價函式和正則化函式，最終要優化的函式。
4.線性回歸的優化方法
梯度下降法
設定初始引數θθ,不斷迭代，使得j(θ)j(θ)最小化：
當j為凸函式時，梯度下降法相當於讓引數θθ不斷向j的最小值位置移動。
梯度下降法的缺陷：如果函式為非凸函式，有可能找到的並非全域性最優值，而是區域性最優值。
最小二乘法矩陣求解
牛頓法
擬牛頓法
5.**實現
生成資料
嘗試呼叫sklearn的線性回歸模型訓練資料
最小二乘法的矩陣求解
梯度下降法
機器學習 線性回歸
可以說基本上是機器學習中最簡單的模型了，但是實際上其地位很重要 計算簡單 效果不錯，在很多其他演算法中也可以看到用lr作為一部分 先來看乙個小例子，給乙個 線性回歸是什麼 的概念。圖來自 2 假設有乙個房屋銷售的資料如下 面積 m 2 銷售價錢 萬元 123 250 150 320 87 160 1...
機器學習（線性回歸）
在機器學習中，回歸 分類和標註共同構成了監督學習技術。監督學習 supervised learning 是機器學習在工業界應用最廣的乙個領域分支。在學術界中也是研究最多的領域之一。大家都知道的資料探勘十大經典演算法中，監督學習技術佔據6席。方法 自變數 特徵 因變數 結果 關係 回歸演算法是試圖採用...
機器學習 線性回歸
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