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浅谈回归Regression(一)
阅读量:6268 次
发布时间:2019-06-22

本文共 437 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

一、什么是回归?

孩子的身高是否与父母有关?

实际上,父母和孩子的身高是受到回归效应影响的。在时间纵轴上受影响、具有随机性的事物,无不遵循这一规律。
只要数据足够大,人类的身高或者智商,都有趋于平均值的回归性。

1.1 回归与函数逼近

function approximation or regression

P.S. Reinforcement learning 以及 Regression

均是被误用的名词,但约定俗成沿用至今。so,请理解真正含义。

1.2 多项式的阶数

联想之傅里叶级数:

低阶决定形状,高阶决定细节

1143923-20180113114710551-197042444.jpg

回到多项式的阶数,高阶多项式可利用自由度将误差降低。

but,过高的阶数可能导致模型过拟合

如图,高阶拟合可降低误差

1143923-20180113114722847-999833764.jpg

如图 ,误差与拟合多项式阶数的关系

1143923-20180113114822926-1499824037.jpg

二、多项式回归

多项式求系数——Review Linear Algebra

1143923-20180113114744863-1311385051.jpg

求系数——矩阵运算

1143923-20180113114809832-264988026.jpg

转载于:https://www.cnblogs.com/Neo007/p/8278733.html

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