高尔顿的表哥是谁? ^-^ 理解线性与回归---人工智能工作笔记0017

回归是指大多数数据会趋于一个特定范围,如人类身高集中于1.65到2.26米,最常见的是1.8米,形成正态分布。线性回归则是假设数据遵循一元一次方程y=a+bx,且数据最终呈现回归趋势,这种假设在实际中较为适用。

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首先看一下回归,可以看到回归,就是大自然用神奇的力量,把规律框定在一个范围内,

比如上面说的现象,可以看到,大部分人的身高会稳定在1.65 到2.26 ,要说为什么会这样,去问大自然~

而小于1.65 或者大于2.26身高的人都会很少.

身高会回归到,1.65 到2.26这个范围,然后 还有个极值.牛u..打不出来这个符号, 也就是大部分的人

身高都是1.8,1.8这个身高的人的数量是最多的.

这个就是正态分布, 也叫高斯分布,这个就是回归的意思.

然后我们再来看看,上面我们看了回归,然后我们再来看一下 线性.所谓线性,就是一条线..

对应的方程是,一元一次方程 y=a+bx 这里的x是1次方,可以看到左边的图,然后

有个右边的,y=a * x^b x的b次方,这样就不对了,如果b=1,那么是可以的,这个时候,是一个线性的

如果b不是1,那么就不是一个线性的了.

所以所谓的线性回归,就是两个假设,1.假设我们的数据是符合,一元一次方程的,也就是线性的

2.假设我们的数据是,回归的,也就是最终会被大自然束缚,走出一个回归图形来,这种假设还是比较靠谱的..这就是线性回归

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