【深度学习基础-10】简单线性回归(上)

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王博Kings 发表于 2020/12/29 23:15:38 2020/12/29
【摘要】 0 统计量:描述数据特征 0.1 集中趋势衡量 均值,平均数,平均值,mean 中位数:将数据中的各个数值按照大小顺序排列,居于中间的变量,若是偶个数,取中间两个均值 众数:数据出现次数最多的书 0.2 离散程度衡量 方差 variance 标准差 standard deviation,方差的开二次方 1 回归问题和分类问题区别: 回归问题:Y变...

0 统计量:描述数据特征

0.1 集中趋势衡量

  • 均值,平均数,平均值,mean
  • 中位数:将数据中的各个数值按照大小顺序排列,居于中间的变量,若是偶个数,取中间两个均值
  • 众数:数据出现次数最多的书

0.2 离散程度衡量

  • 方差 variance
  • 标准差 standard deviation,方差的开二次方

1 回归问题和分类问题区别:

回归问题:Y变量是连续性数值,比如房价,人数,

分类问题:Y变量是类别型,如电脑品牌

2 简单线性回归(simple linear regression)

  • 很多决定过程是根据两个或者多个变量之间的关系
  • 回归分析用来建立方程模拟两个或多个变量之间如何关联
  • 被预测变量叫做因变量(dependent variable)  ,输出值
  • 用来使用的变量叫做自变量(independent variable),输入值

3 什么是简单线性回归?

  •  简单线性回归智包含一个自变量x,一个因变量y
  • 两个变量关系用一条直线来模拟
  • 如果多于两个以上的自变量,称为多元回归分析 (multiple regression)

4 简单线性回归模型

  •  被用来描述y和x以及偏差之间关系的方程叫做回归模型
  • 简单模型是

                             

文章来源: kings.blog.csdn.net,作者:人工智能博士,版权归原作者所有,如需转载,请联系作者。

原文链接:kings.blog.csdn.net/article/details/86292355

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