线性回归回顾

最新推荐文章于 2025-05-16 12:12:49 发布
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本文回顾了线性回归的应用，包括股价预测、自动驾驶中的方向控制以及推荐系统。介绍了线性回归的构建过程，从模型的权重和偏置开始，通过最小二乘法确定损失函数，再用梯度下降法优化模型参数。讨论了模型验证、过拟合的概念，以及如何提升模型性能，如特征工程和正则化。最后提到了模型选择的指标，如R square、MSE和MAE。

回归的使用场景

股价预测

自动驾驶

        input 视觉信息 output 方向盘角度

推荐

        使用者A 看商品B   使用者A 购买商品B的概率

Step1 Model

Y=WX^{T}+B           W Weight            B Bias

Step2 Goodness of Function

Loss=(Y-\hat{Y})^{2}

 回归的Loss function 本质就是 每个样本点到模型的偏差和最小。通常我们可以通过最小二乘法来解决这个问题。

Step3 Gradient descent

通过梯度下降来获取模型权重和bias

随机生成一个权重 W0

然后计算W的切线斜率   

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