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1
机器学习-回归学习
项德良
xiangdeliang@
2022年10月
回归的概念
2
监督学习分为回归和分类
ü 回归 (Regression、Prediction) 标签连续
ü如何预测上海浦东的房价?
ü未来的股票市场走向?
ü分类 (Classification) 标签离散
ü身高1.85m,体重100kg的男人穿什么尺码的T恤?
ü根据肿瘤的体积、患者的年龄来判断良性或恶性?
回归的概念
3
• 回归分析是指一种预测性的建模技术,主要是研究自变量
和因变量的关系。通常使用线/ 曲线来拟合数据点,然后研
究如何使曲线到数据点的距离差异最小。
回归问题是机器学习
三大基本模型中很重
要的一环。
• 回归问题多用来预测一个具体的数值 ,如预测房价、未来的天气情况等等。例
如我们根据一个地区的若干年的PM2.5数值变化来估计某一天该地区的PM2.5
值大小 ,预测值与当天实际数值大小越接近 ,回归分析算法的可信度越高。
回归的概念
4
回归的概念
5
面对一个回归问题,我们可简要描述其求解流程:
① 选定训练模型,即我们为程序选定一个求解框架,如线性回归模
型(Linear Regression)等。
② 导入训练集 train_set ,即给模型提供大量可供学习参考的正确数
据。
③ 选择合适的学习算法,通过训练集中大量输入输出结果让程序不
断优化输入数据与输出数据间的关联性,从而提升模型的预测准
确度。
④ 在训练结束后即可让模型预测结果,我们为程序提供一组新的输
入数据,模型根据训练集的学习成果来预测这组输入对应的输出
值。
本章目录
6
一 线性回归
二 多项式回归
三 逻辑回归
1. 线性回归
7
01 认识Python
01 线性回归
02 梯度下降
03 正则化
04 回归的评价指标
线性回归-概念
8
线性回归 (Linear Regression)
是一种通过属性的线性组合来进行预测
的线性模型 ,其 目的是找到一条直线或
者一个平面或者更高维的超平面 ,使得
预测值与真实值之间的误差最小化。
线性回归-概念
9
一元线性回归
多元线性回归
线性回归-符号约定
10
代表训练集中样本的数量
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