5.线性回归算法

Posted 2020-11-27 du162

1.本节重点知识点用自己的话总结出来，可以配上图片，以及说明该知识点的重要性

（1）有监督：训练数据集必须是有标记，然后通过给定的训练数据和特定的算法去构造一个模型。

无监督：训练数据集没有标记，去寻找训练数据中隐藏的模式或者是对数据进行分组。

（2）线性回归原理：

线性回归在假设特证满足线性关系，根据给定的训练数据训练一个模型，并用此模型进行预测。
简单的例子:我们假设一个线性方程 Y=2x+1, x变量为商品的大小，y代表为销售量；当月份x =5时，我们就能根据线性模型预测出 y =11销量

 

 

 （3）梯度下降法

（4）线性回归的指标：

 

（5）损失函数

是用来度量预测错误的程度，损失函数是f（x）和y的非负实值函数，记L(Y,f(x))

 

 

 (6)均方差是回归任务中常用的性能度量

 

 

 

2.思考线性回归算法可以用来做什么？（大家尽量不要写重复）

预测电影票房和季度的关系

预测球员出场时间和得分的关系

3.自主编写线性回归算法 ，数据可以自己造，或者从网上获取。（加分题）

用线性回归算法来模拟正弦函数。（利用上学期机器学习的实验）