机器学习笔记 第5课:线性回归算法

作者: 首席IT民工 | 来源:发表于2018-10-08 18:04 被阅读3次

线性回归可能是统计学和机器学习中最知名且易于理解的算法之一。

它不就是一项起源于统计学的技术吗?

预测建模主要关注的是让模型的误差最小化,或者说,在可以解释的前提下,尽可能作出最准确的预测。我们会借用,重用,甚至是窃取许多不同领域(包括统计学)的算法,并将其用于上述的目标。

线性回归通常表示为这样一个等式:

通过查找特定的称为系数(B)的输入变量的权重,来描述最符合输入变量(x)和输出变量(y)之间关系的直线。

例如:y = B0 + B1 * x

我们将在给定输入x的情况下预测y。线性回归学习算法的目标是找到系数B0和B1的值,并且让预测值和真实值之间的误差最小化。

可以使用不同的技术从数据中学习(训练)线性回归模型,例如,最小二乘法的线性代数解,和梯度下降优化法。

线性回归已经存在了200多年,得到了广泛研究。使用此技术的要点是删除非常相似(相关)的变量,并尽可能消除数据中的噪声。

这是一种快速而简单的技术,值得尝试的第一个好算法。

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