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机器学习-回归分析-创新互联

回归分析(Regression Analysis)

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    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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本文名称:机器学习-回归分析-创新互联
新闻来源:http://kswjz.com/article/diecph.html
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