机器学习4上
回归
回归Y变量为连续数值型,如:房价,人数,降雨量
简单线性回归
1、很多做决定的过程通常是根据两个或者多个变量之间的关系
2、回归分析用来建立方程模拟两个或者多个变量之间如何关联
3、被预测的变量叫做:因变量,y,输出
4、被用来进行预测的变量叫做:自变量,x,输入
简单线性回归介绍
1、简单线性回归包含一个自变量(x)和一个因变量(y)
2、以上两个变量的关系用一条直线来模拟
3、如果包含两个以上的自变量,则称作多元回归分析
简单线性回归模型
1、被用来模拟因变量(y)和自变量(x)以及偏差(error)之间关系的方程叫做回归模型
2、简单线性回归的模型是
y=β0+β1x+l
简单线性回归方程
E(y)=β0+β1x
这个方程对应的图像是一条直线,称作回归线
其中,β0是回归线的截距
β1是回归线的斜率
E(y)是在一个给定x值下y的期望值(均值)
正向线性关系:
负向线性关系
无关系
估计的简单线性回归方程
线性回归分析流程
关于方差l的假定
1、是一个随机的变量,均值为0
2、l的方差对于所有的自变量x是一样的
3、l的值是独立的
4、l满足正态分布