來(lái)源：

https://www.icourse163.org/course/BIT-1001872001

線性回歸

• 線性回歸(Linear Regression)是利用數(shù)理統(tǒng)計(jì)中回歸分析， 來(lái)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(jì)分 析方法。
• 線性回歸利用稱(chēng)為線性回歸方程的最小平方函數(shù)對(duì)一個(gè)或多個(gè)自 變量和因變量之間關(guān)系進(jìn)行建模。這種函數(shù)是一個(gè)或多個(gè)稱(chēng)為回 歸系數(shù)的模型參數(shù)的線性組合。只有一個(gè)自變量的情況稱(chēng)為簡(jiǎn)單 回歸,大于一個(gè)自變量情況的叫做多元回歸。

線性回歸：使用形如y=wTx+b 的線性模型擬合數(shù)據(jù)輸入和輸出之 間的映射關(guān)系的

線性回歸有很多實(shí)際的用途，分為以下兩類(lèi)：

如果目標(biāo)是預(yù)測(cè)或者映射，線性回歸可以用來(lái)對(duì)觀測(cè)數(shù)據(jù)集的y和X 的值擬合出一個(gè)預(yù)測(cè)模型。當(dāng)完成這樣一個(gè)模型以后，對(duì)于一個(gè)新增的X值， 在沒(méi)有給定與它相配對(duì)的y的情況下，可以用這個(gè)擬合過(guò)的模型預(yù)測(cè)出一個(gè) y值。

給定一個(gè)變量y和一些變量X1,?,??,這些變量有可能與y相關(guān)，線 性回歸分析可以用來(lái)量化y與X?之間相關(guān)性的強(qiáng)度，評(píng)估出與y不相關(guān)的X? ， 并識(shí)別出哪些X?的子集包含了關(guān)于y的冗余信息。

線

總結(jié)

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