來源：

https://www.icourse163.org/course/BIT-1001872001

線性回歸

• 線性回歸(Linear Regression)是利用數理統計中回歸分析， 來確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關系的一種統計分 析方法。
• 線性回歸利用稱為線性回歸方程的最小平方函數對一個或多個自 變量和因變量之間關系進行建模。這種函數是一個或多個稱為回 歸系數的模型參數的線性組合。只有一個自變量的情況稱為簡單 回歸,大于一個自變量情況的叫做多元回歸。

線性回歸：使用形如y=wTx+b 的線性模型擬合數據輸入和輸出之 間的映射關系的

線性回歸有很多實際的用途，分為以下兩類：

如果目標是預測或者映射，線性回歸可以用來對觀測數據集的y和X 的值擬合出一個預測模型。當完成這樣一個模型以后，對于一個新增的X值， 在沒有給定與它相配對的y的情況下，可以用這個擬合過的模型預測出一個 y值。

給定一個變量y和一些變量X1,?,??,這些變量有可能與y相關，線 性回歸分析可以用來量化y與X?之間相關性的強度，評估出與y不相關的X? ， 并識別出哪些X?的子集包含了關于y的冗余信息。

線

總結

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