线性回归(Linear Regression)是机器学习的基本模型,也是统计学和机器学习的基础。由此产生一种数据分析方法叫做线性回归分析。
是一种以函数的形式阐明因果关系的分析方法,例如做某事(自变量)如何影响结果(因变量)。具有两个或多个解释变量的简单回归分析称为多元回归分析,它是一种与简单回归分析相比可以减少偏差的分析方法。
为了防止直接被劝退,常规先上案例后说原理。
线性回归是回归模型的基础。 要先能区分出来什么是线性和非线性。
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