多重线性回归 多元线性回归_了解多元线性回归
多重线性回归 多元线性回归
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We have taken a look at Simple Linear Regression in Episode 4.1 where we had one variable x to predict y, but what if now we have multiple variables, not just x, but x1,x2, x3 … to predict y — how would we approach this problem? I hope to explain in this article.
我们看了第4.1集中的简单线性回归，其中我们有一个变量x来预测y ，但是如果现在我们有多个变量，不仅是x，而且还有x1，x2，x3 …来预测y ，我们将如何处理？这个问题？ 我希望在本文中进行解释。
简单线性回归回顾 (Simple Linear Regression Recap)
From Episode 4.1 we had our data of temperature and humidity:
从第4.1集开始，我们获得了温度和湿度数据：
We plotted our Data, found and found a linear relationship — making linear regression suitable:
我们绘制了数据，发现并找到了线性关系，从而使线性回归适用：
We then calculated our regression line:
然后，我们计算了回归线：
using gradient descent to find our parameters θ₀ and θ₁.
使用梯度下降找到我们的参数 θ₀和θ₁。
We then used the regression line calculated to make predictions for Humidity given any Temperature value.
然后，我们使用计算得出的回归线对给定任何温度值的湿度进行预测。
什么是多元线性回归？ (What is Multiple Linear Regression?)
Multiple linear regression takes the exact same concept as simple linear regression but applies it to multiple variables. So instead of just looking at temperature to predict humidity, we can look at other factors such as wind speed or pressure.
多元线性回归采用与简单线性回归完全相同的概念，但将其应用于多个变量。 因此，我们不仅可以查看温度来预测湿度，还可以查看其他因素，例如风速或压力 。
We are still trying to predict Humidity so this remains as y.
我们仍在尝试预测湿度，因此仍为y。
We rename Temperature, Wind Speed and Pressure to
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