5.线性回归算法
2021-02-09 13:17
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标签：销售 知识 src 思考 常用 原理 梯度下降 png 自己的 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： 无监督： （2）线性回归原理： （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） 5.线性回归算法 标签：销售 知识 src 思考 常用 原理 梯度下降 png 自己的 原文地址：https://www.cnblogs.com/du162/p/12751148.html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。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。
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
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