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  • 1 什么是线性回归?
  • 2 标准线性回归
  • 3 局部加权线性回归
  • 4 Python实现与可视化
    • 4.1 标准线性回归
    • 4.2 局部加权线性回归

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机器学习强基计划聚焦深度和广度,加深对机器学习模型的理解与应用。“深”在详细推导算法模型背后的数学原理;“广”在分析多个机器学习模型:决策树、支持向量机、贝叶斯与马尔科夫决策、强化学习等。

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1 什么是线性回归?

线性回归是机器学习线性模型中的一种,也是数理统计的一种分析技术,采用最小化拟合误差的思想(例如最小二乘法)来对变量间的关系建模。可以用之前提过的例子说明

在经济学中,个人的收入与消费之间存在着密切的关系。收入越多,消费水平也越高;收入较少,消费水平也较低。从一个社会整体来看,个人的平均收入x与平均消费y之间大致呈线性关系。现在我们看看路人甲的收入和消费水平的关系

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