线性回归的意义是什么?
- 揭示了变量之间的依赖关系。
- 预测未来。
- 评估不同因变量的重要性。
为什么要学习线性回归
- 绝大多数的回归模型其实是线性回归的扩展。如果无法深刻理解线性回归,则后续的学习(SVM、神经网络)也将举步维艰。
- 线性回归具有可解释性。我们可以从它的结果学到各个因变量之间的重要性。
- 学习线性回归以后,可以将同样的方法论应用到其他回归算法上,除了least squares是不适用的。
第三版的新内容
- 可视化思维,所以在第一章中重点介绍了散点图和散点图矩阵。
- computationally intensive methods and simulation
- 非线性回归和逻辑回归。
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