「05」回归的诱惑:一文读懂线性回归
前言
从这一篇文章开始,就正式进入「美团」算法工程师带你入门机器学习系列的正文了,之前的几篇算是导读和预热,想必大家看的并不过瘾。从这里开始,我们将会以线性回归为起点,贯通回归方法在机器学习算法中所扮演的角色、具有的功能和使用的方法。
说起回归,它是我们在高中时就接触过的内容。具体的,回归(Regression)是指研究一组随机变量(Y1 ,Y2 ,…,Yi)和另一组随机变量(X1,X2,…,Xk)之间关系的统计分析方法,又称多重回归分析。通常Y1,Y2,…,Yi是因变量,X1、X2,…,Xk是自变量。因变量,就是指被影响、决定的变量,本身不参与运算,而自变量则是指自身发生变化、改变并参与运算,最终影响因变量的变量。这些内容都是高中学习过的基础,这里仅仅做个回顾,不深入复习。
现在,让我们先抛开机器学习、算法、模型这类名词,从最简单的线性回归来看看,到底什么是回归(的诱惑)
线性回归是什么?
我们前面提到过,回归是计算因变量和自变量之间统计关系的一种方法。而线性回归可以理解为学习变量之间线性关系
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