通俗易懂--线性回归算法讲解(算法+案例)

本文深入浅出地介绍了线性回归的基本概念、解决的问题、模型表示、模型计算过程,以及过拟合与欠拟合的解决方法,并提供了Python实现代码。线性回归用于预测房价、信用评价等,通过梯度下降法优化模型,提高泛化能力。

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1.线性回归(Linear Regression)

GitHub地址(代码加数据)

1.1什么是线性回归

我们首先用弄清楚什么是线性,什么是非线性。

  • 线性:两个变量之间的关系一次函数关系的——图象是直线,叫做线性。

    注意:题目的线性是指广义的线性,也就是数据与数据之间的关系。

  • 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。

相信通过以上两个概念大家已经很清楚了,其次我们经常说的回归回归到底是什么意思呢。

  • 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。

通俗的说就是用一个函数去逼近这个真实值,那又有人问了,线性回归不是用来做预测吗?是的,通过大量的数据我们是可以预测到真实值的。如果还是不明白,大家可以加一下我的微信:wei15693176 进行讨论。

1.2线性回归要解决什么问题

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

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