当前位置:网站首页>線性回歸(Linear Regression)

線性回歸(Linear Regression)

2021-10-14 06:47:36 J519LEE

1.1什麼是線性回歸

我們首先用弄清楚什麼是線性,什麼是非線性。

  • 線性:兩個變量之間的關系一次函數關系的——圖象是直線,叫做線性。

    注意:題目的線性是指廣義的線性,也就是數據與數據之間的關系。

  • 非線性:兩個變量之間的關系不是一次函數關系的——圖象不是直線,叫做非線性。

相信通過以上兩個概念大家已經很清楚了,其次我們經常說的回歸回歸到底是什麼意思呢。

  • 回歸:人們在測量事物的時候因為客觀條件所限,求得的都是測量值,而不是事物真實的值,為了能够得到真實值,無限次的進行測量,最後通過這些測量數據計算回歸到真實值,這就是回歸的由來。

通俗的說就是用一個函數去逼近這個真實值,那又有人問了,線性回歸不是用來做預測嗎?是的,通過大量的數據我們是可以預測到真實值的。

1.2線性回歸要解决什麼問題

對大量的觀測數據進行處理,從而得到比較符合事物內部規律的數學錶達式。也就是說尋找到數據與數據之間的規律所在,從而就可以模擬出結果,也就是對結果進行預測。解决的就是通過已知的數據得到未知的結果。例如:對房價的預測、判斷信用評價、電影票房預估等。

1.3線性回歸的一般模型

版权声明
本文为[J519LEE]所创,转载请带上原文链接,感谢
https://chowdera.com/2021/10/20211014064636758B.html

随机推荐