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機器學習 - 回歸分析

發布時間:2020-07-13 19:32:03 來源:網絡 閱讀:444 作者:simon_wzing 欄目:開發技術

回歸分析(Regression Analysis)

    是一種統計學上分析數據的方法,目的在于了解兩個或多個變數間是否相關、相關方向與強度,并建立數學模型以便觀察特定變數來預測研究者感興趣的變數。

    回歸分析是建立因變數{\displaystyle Y}機器學習 - 回歸分析(或稱依變數,反應變數)與自變數{\displaystyle X}機器學習 - 回歸分析(或稱獨變數,解釋變數)之間關系的模型。簡單線性回歸使用一個自變量{\displaystyle X}機器學習 - 回歸分析復回歸使用超過一個自變量({\displaystyle X_{1},X_{2}...X_{i}}機器學習 - 回歸分析)。


數學基礎:

1. 最小二乘法最小平方法





收獲:

1,如果自變量與因變量之間存在非線性好相關性,有些也可以轉化為線性相關性來訓練,比如X平方的關系,我們就可以在樣本數據中增加一列來處理這一列就是X的平方值。


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