所謂「線性」回歸，那當然一定是「線性」才能用的回歸。如果你的自變數和因變數之間的關係都不是「線性」關係，那還叫什麼「線性」回歸？
假設x是自變數，y是因變數，且滿足如下線性關係：
y i=
β
\beta
β0+β
\beta
β1xi+
ν
\nuνi
其實線性假定並不要求初始模型都呈上述的嚴格線性關係，可以通過對自變數和因變數的替換從而把模型轉化為線性模型，例如：
ln(y
i)=β
\beta
β0+β
\beta
β1sin
2(xi)+
ν
\nuνi
可以把：
ln(y
i)替換成f
i，把sin
2(xi)替換成p
i則原模型通過對自變數和因變數的替換可以寫成：
f i=
β
\beta
β0+β
\beta
β1pi+
ν
\nuνi
因此原模型是線性模型。
線性回歸中的數學原理
優點 結果易於理解，計算上不複雜 缺點 對非線性的資料擬合不好 適用資料型別 數值型和標稱型 基本步驟 收集資料 準備資料 分析資料 訓練演算法 測試演算法 使用演算法 平方誤差的計算公式 su m 1,m yi x it w 2 t在這裡代表矩陣的轉置，是python中常用的語法 w最優解公式 w...
線性回歸中的誤差及解決措施
來自方差variance的誤差 來自偏置bias的誤差 下面這張圖直觀表示了方差和偏置水平的關係。可以將真實值作為靶心，將帶入擬合的曲線得到的輸出值作為投擲的點，那麼會遇到如下四種 2 2 2 times 2 2 2 情況，分別是 高方差高偏置，高方差低偏置，低方差高偏置，低方差低偏置。最理想的情況...
多元線性回歸的理解
之前我們討論過乙個線性回歸的，裡面是關於房屋售價和面積之間的關係，這個例子中特徵只有乙個，就是面積。現在我們繼續來討論如果出現多個特徵，通常情況下也是如此，人們在收售房屋時會考慮多個因素，比如新舊程度 地理位置 臥室數量 布局等等。這時特徵數量不再是單一的，而是出現多個。給出以下例子，考慮房屋面積 ...