一文读懂线性回归

约定不等于承诺〃 2023-01-17 06:26 119阅读 0赞

转：[https://www.cnblogs.com/mantch/p/10135708.html][https_www.cnblogs.com_mantch_p_10135708.html]

这篇解释的很好，主要包括：

1.  什么是线性回归
2.  线性回归要解决什么问题
3.  线性回归模型
4.  一般线性回归我们用均方误差作为损失函数，损失函数用于估量拟合程度
5.  正则化解决过拟合/欠拟合问题

[https://blog.csdn.net/qq\_28368377/article/details/90392255][https_blog.csdn.net_qq_28368377_article_details_90392255]

几种回归损失函数介绍

接下来求解损失函数，可用方法：

1.  最小二乘法
2.  梯度下降法  （可参考 [https://www.cnblogs.com/pinard/p/5970503.html][https_www.cnblogs.com_pinard_p_5970503.html]）

这两个方法网上很多可自行搜索；

下面文章更详细的介绍了线性回归相关数学表达式：

[https://www.cnblogs.com/pinard/p/6004041.html][https_www.cnblogs.com_pinard_p_6004041.html]

lasso回归/ridge回归

如果问题里面的y是连续的，则是一个回归问题，否则是一个分类问题，后续再介绍分类；

[https_www.cnblogs.com_mantch_p_10135708.html]: https://www.cnblogs.com/mantch/p/10135708.html
[https_blog.csdn.net_qq_28368377_article_details_90392255]: https://blog.csdn.net/qq_28368377/article/details/90392255
[https_www.cnblogs.com_pinard_p_5970503.html]: https://www.cnblogs.com/pinard/p/5970503.html
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