线性回归（完整归纳，复习，面试）

最新推荐文章于 2025-09-25 18:50:02 发布
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本文深入浅出地介绍了线性回归的基本概念，包括线性与非线性的定义、线性回归的应用场景、一般表达式及计算方法。此外还探讨了如何通过正则化技术解决过拟合和欠拟合问题，并对比了L1、L2正则化以及ElasticNet回归的适用场景。

1.什么是线性回归

  • 线性：两个变量之间的关系是一次函数关系的——图象是直线，叫做线性。
  • 非线性：两个变量之间的关系不是一次函数关系的——图象不是直线，叫做非线性。
  • 回归：人们在测量事物的时候因为客观条件所限，求得的都是测量值，而不是事物真实的值，为了能够得到真实值，无限次的进行测量，最后通过这些测量数据计算回归到真实值，这就是回归的由来。

2. 线性回归能够解决什么样的问题

对大量的观测数据进行处理，从而得到比较符合事物内部规律的数学表达式。也就是说寻找到数据与数据之间的规律所在，从而就可以模拟出结果，也就是对结果进行预测。解决的就是通过已知的数据得到未知的结果。例如：对房价的预测、判断信用评价、电影票房预估等。

3. 一般表达式是什么

Y = w x + b Y = wx + b Y=

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用人话讲明白线性回归LinearRegression
化简可得
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目录 什么是回归 一元线性回归 损失函数 最小二乘估计 小结 1. 什么是回归 当我们学习一门新课程、接触一个新专业时，总会对该领域的专有名词感到困惑，甚至看完解释仍难以理解其含义。在我们一起学习machine learning的过程中，我会尽量对相关名词用“人话”做一遍解释，以减少学习的“痛苦感”。 譬如今天要学的线性“回归”，这个回归（regression）和我们平时说的“回归祖国”的回...
机器学习方法：回归（一）：线性回归Linear regression
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03-19 4599
欢迎转载，转载请注明：本文出自Bin的专栏blog.youkuaiyun.com/xbinworld。 开一个机器学习方法科普系列：做基础回顾之用，学而时习之；也拿出来与大家分享。数学水平有限，只求易懂，学习与工作够用。周期会比较长，因为我还想写一些其他的，呵呵。 content: linear regression, Ridge, Lasso Logistic Regression...
线性回归(Linear Regression)
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A5522000的博客
09-25 1442
本文介绍了线性回归的基本概念、分类及应用场景，并详细讲解了线性回归问题的求解方法。主要内容包括：一元与多元线性回归的区别；损失函数（MSE、MAE）的作用；导数和矩阵在回归分析中的应用；正规方程法和梯度下降算法两种求解方式。通过身高体重预测的实例演示了sklearn中线性回归API的使用流程，并阐述了梯度下降算法的核心思想——通过迭代寻找损失函数最小值。文章为机器学习初学者提供了线性回归的完整知识框架和实用工具。
回归算法科普
Miku_flying的博客
06-08 506
假如我们希望预测某商家的销售额，我们可以使用非线性回归分析，并通过分析广告费用、宣传渠道、季节等因素与销售额之间的关系，从而预测出销售额的变化趋势。线性回归是数据挖掘中基础的算法之一，其核心思想是求解一组因变量和自变量之间的方程，得到回归函数，同时误差项通常使用最小二乘法进行计算。：是回归分析的一种，专门用于预测二元分类结果（例如，预测一个人是否患有疾病），而不是连续变量。：是回归分析的一种，假设因变量与自变量之间不存在线性关系，即因变量与自变量的关系不能用一条直线来描述，需要用更复杂的函数模型来描述。
机器学习——线性回归
yXuan_ai的博客
03-27 9839
线性回归(Linear regression)是利用回归方程(函数)对一个或多个自变量(特征值)和因变量(目标值)之间关系进行建模的一种分析方式。特点：只有一个自变量的情况称为单变量回归，多于一个自变量情况的叫做多元回归线性回归用矩阵表示举例那么怎么理解呢？我们来看几个例子期末成绩：0.7×考试成绩+0.3×平时成绩房子价格 = 0.02×中心区域的距离 + 0.04×城市一氧化氮浓度 + (-0.12×自住房平均房价) + 0.254×城镇犯罪率上面两个例子，
机器学习——线性回归(Linear Regression)
1
10-05 9724
机器学习学习笔记——2
计算机保研面试之专业课如何复习？
党小板
07-08 3438
专业课的文档我们把优快云上的所有博客（四千多篇）经验贴字问到的专业课问题做了整理归纳，总结出来的这些面试比考的，找了很多人针对难度进行标星修订重要程度，即使是明天面试把星多的准备一下也能应付面试。 付费的内容包括： 1：这里把操作系统16问送给大家，后面还有数据结构（20问）、计算机网络（27问）、操作系统（16问）、计算机组成原理（8问）、以及编译原理（3问）、数据库（9问）、软件工程（9问）、编程语言（9问）、高数、线代（12问）、概率论（16问）离散数学（7问）； 2：深度学习机器学习项目用.
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文章主要介绍了线性回归相关内容，包括简单线性回归与多元线性回归的概念及示例，阐述了残差的定义、在理想与非理想模型中的情况及意义，还讲解了线性回归的正规方程解，涵盖其适用场景、公式推导与代码实现，提及衡量线性回归性能指标可参考其他文章，最后以 scikit-learn 中的 LinearRegression 类为例，介绍了其在波士顿房价预测实践中的应用，包括数据集情况、类的常用参数及训练、预测函数的使用等。
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 首先要知道线性回归什么，并且线性回归可以解决什么问题。在统计学中，线性回归(LinearRegression)是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。只有一个自变量的情况称为简单回归,大于一个自变量情况的叫做多元回归。回归分析常用于分析几个变量之间的关系，用来做连续值的预测，预测的结果也是...
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它是训练模型时所需要最小化或最大化的目标函数，通过调整模型参数，使得损失函数的值达到最小或最大，在模型预测结果与实际结果之间找到最优的拟合程度。通过使用正弦函数特征，可以对数据进行平滑处理，从而减少噪声的影响并提取出数据中的主要趋势。3. 对数损失（Logarithmic Loss，或称为逻辑损失，Log Loss）：常用于二分类问题的损失函数，衡量模型输出的概率与实际标签之间的负对数似然。总而言之，使用正弦函数特征可以帮助提取数据中的周期性模式和趋势，并减少噪声的影响，从而改善数据的可分析性和预测能力。
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基本的线性回归模型因为都比较容易这里不赘述，主要讲 线性回归中的 Lasso 问题 1. 线性回归正则化   为了防止模型的过拟合，我们在简历线性模型的时候经常需要加入正则化项。一般有 L1 正则化和 L2 正则化。其中，L1 正则化通常称为 Lasso 回归，它和一般线性回归的区别是在损失函数上增加了一个 L1 正则化的项，L1 正则化的项有一个常数 αα\alpha 来调节损失函数的均方差...
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文章目录一、线性回归1、普通线性回归（Linear Regression）2、岭回归（Ridge Regression）3、套索回归（lasso回归）二、python实战0、导包 数据说明1、线性回归2、岭回归3、Lasso回归 一、线性回归 1、普通线性回归（Linear Regression） 线性回归是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。 这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合（自变量都是一次方）； 只有一个自变量的情况称为一元
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