机器学习 - 回归分析
admin
2023-08-02 18:40:11
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回归分析（Regression Analysis）

    是一种统计学上分析数据的方法，目的在于了解两个或多个变数间是否相关、相关方向与强度，并建立数学模型以便观察特定变数来预测研究者感兴趣的变数。

    回归分析是建立因变数{\displaystyle Y}机器学习 - 回归分析（或称依变数，反应变数）与自变数{\displaystyle X}机器学习 - 回归分析（或称独变数，解释变数）之间关系的模型。简单线性回归使用一个自变量{\displaystyle X}机器学习 - 回归分析，复回归使用超过一个自变量（{\displaystyle X_{1},X_{2}...X_{i}}机器学习 - 回归分析）。


数学基础：

1. 最小二乘法（最小平方法）





收获:

1，如果自变量与因变量之间存在非线性好相关性，有些也可以转化为线性相关性来训练,比如X平方的关系，我们就可以在样本数据中增加一列来处理这一列就是X的平方值。


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