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機器學習的線性回歸分析

汽車玩家 ? 來源:CSDN ? 作者:是DRR啊 ? 2020-01-23 17:33 ? 次閱讀

概述

線性回歸是利用數(shù)理統(tǒng)計中回歸分析,來確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關(guān)系的一種統(tǒng)計分析方法,運用十分廣泛。其表達形式為y = w’x+e,e為誤差服從均值為0的正態(tài)分布。

回歸分析中,只包括一個自變量和一個因變量,且二者的關(guān)系可用一條直線近似表示,這種回歸分析稱為一元線性回歸分析。如果回歸分析中包括兩個或兩個以上的自變量,且因變量和自變量之間是線性關(guān)系,則稱為多元線性回歸分析。

機器學習的線性回歸分析

機器學習的線性回歸分析

通過線性回歸構(gòu)造出來的函數(shù)一般稱之為了線性回歸模型。線性回歸模型的函數(shù)一般寫作為:

機器學習的線性回歸分析

損失函數(shù)

機器學習的線性回歸分析

把每條小豎線的長度加起來就是預測值與真實值的差距。那每條小豎線的長度的加和怎么算?其實就是歐式距離加和,公式如下:

機器學習的線性回歸分析

機器學習的線性回歸分析

通過線性回歸算法,我們可能會得到很多的線性回歸模型,但是不同的模型對于數(shù)據(jù)的擬合或者是描述能力是不一樣的。我們的目的最終是需要找到一個能夠最精確地描述數(shù)據(jù)之間關(guān)系的線性回歸模型。這是就需要用到代價函數(shù)。代價函數(shù)就是用來描述線性回歸模型與正式數(shù)據(jù)之前的差異。如果完全沒有差異,則說明此線性回歸模型完全描述數(shù)據(jù)之前的關(guān)系。如果需要找到最佳擬合的線性回歸模型,就需要使得對應的代價函數(shù)最小,相關(guān)的公式描述如下:

機器學習的線性回歸分析

Hypothesis:表示的就是線性回歸模型

Cost Function:代價函數(shù)

Goal:就是要求對應的代價函數(shù)最小

線性回歸模型求解

假設在線性回歸模型中僅僅只存在一個函數(shù),就是斜率參數(shù)。即theta-0是0。如果存在如下的數(shù)據(jù):

機器學習的線性回歸分析

圖中對應的3個點分別為(1,1),(2,2),(3,3)那么很明顯,最佳線性回歸模型就是h(x)=x。如果通過實驗證明呢?我們畫出在theta-1處于不同值的代價函數(shù)。

機器學習的線性回歸分析

線性回歸模型的特點

① 建模速度快,不需要很復雜的計算,在數(shù)據(jù)量大的情況下依然運行速度很快。

② 可以根據(jù)系數(shù)給出每個變量的理解和解釋。

③ 對異常值很敏感。

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