局部加权回归算法原理(机器学习强基计划1-2:图文详解线性回归与局部加权线性回归+房价预测实例)
导读:0 写在前面 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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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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