秒懂“线性回归预测”

  1. 云栖社区>
  2. 阿里云MVP>
  3. 博客>
  4. 正文

秒懂“线性回归预测”

初商南 2019-08-09 23:53:14 浏览198
展开阅读全文

线性回归是机器学习中的概念,线性回归预测算法一般用以解决“使用已知样本对未知公式参数的估计”类问题。

举个栗子:

商家卖鞋,可利用历史上每个季度鞋的定价x与销量y,来预估“定价与销量的关系”(y=ax+b),以辅助对鞋子进行最佳定价。

一、几个基本概念

回归(regression):用已知样本对未知公式参数的估计。Y=f(X1, X2, X3),这里回归函数f(X1, X2, X3)可能是任意函数。

线性回归(linear regression):回归的一种,回归函数是一次函数,例如:
Y=f(X1, X2, X3)=aX1 + bX2 + cX3 + d

其中X1,X2,X3是训练样本集中样本的各个维度(feature),a,b,c,d是模型的未知参数。

逻辑回归(logistic regression):将Y归一化到[0, 1]区间。

总而言之

网友评论

登录后评论
0/500
评论
初商南
+ 关注
所属云栖号: 阿里云MVP