机器学习算法之线性回归 (www.biaodianfu.com)

【简介】

线性回归是统计学总最常用的算法之一。从根本上来说,当你想表示两个变量间数学关系时,就可以使用线性回归。当你使用它时,你首先假设输出变量(有时称为响应变量、因变量或标签)和预测变量(有时称为自变量、解释变量或特征)之间存在线性关系。当然这种线性关系也可能存在于一个输出变量和数个预测变量之间。输出变量于预测变量之间存在线性关系是一个大胆的假设,同时也是一个最简单的假设。从数学表示形式来看,线性函数比非线性函数更加简单。线性模型作为最简单的参数化方法,始终值得关注。这是因为很多问题,甚至本质是非线性的问题,也可以采用线性模型解决。

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@技术头条 2019-06-28 13:27分享 / 0个评论
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