机器学习（Machine Learning）正成为人工智能的核心技术。从 Netflix 推荐电影，到银行识别欺诈交易，机器学习正在逐渐改变世界...

大家好！今天我们来聊聊线性回归中三个重要的概念：协方差分析、多重共线性和假设检验。线性回归是一种强大的工具，用于研究变量之间的关系，但要正确使用它，我们需要理解...

线性回归旨在找到一条直线，尽可能好地拟合数据点，揭示变量间的关系。在数据分析中，我们常遇到自变量和因变量，例如预测房价时，房屋面积是自变量，房价是因变量。通过线...

在移动应用市场竞争白热化的当下，APP 评分已成为衡量用户满意度、影响下载转化率的关键指标。据统计，谷歌商店中评分每提升 1 分，应用下载量平均增长 30% ，...

  本节将介绍如何通过使用深度学习框架来简洁地实现线性回归的从零开始实现中的线性回归模型。

上述公式适用于局部线性回归，其中简单的线性回归模型适合 ( x )。这个想法可以很容易地扩展到包括高阶多项式项。例如，局部二次回归估计值的形式为

我们将首先研究回归的概念。通过这种方式，我们将看到回归与科学中的还原论方法的关系。

异方差性（Heteroscedasticity）是统计学和计量经济学中的一个重要概念，特别是在线性回归模型中。为了更清晰地解释异方差性，我们可以按以下步骤进行：

线性回归（Linear Regression）的起源可以追溯到19世纪，其名称来源于英国生物学家兼统计学家弗朗西斯·高尔顿（Francis Galton）在研究...

多项式回归是一种扩展了线性回归模型的统计方法，它用于拟合数据之间的非线性关系。以下是对多项式回归的详细解释：

人工智能（AI）正在改变世界，从推荐系统到自动驾驶，其应用无处不在。Python凭借丰富的库（如scikit-learn、TensorFlow）成为AI开发的首...

此外，视频号博主“梗直哥”有一个关于线性回归、代价函数、损失函数的动画讲解，个人觉得是我目前看到这个话题讲的最通俗易懂的，也推荐给你看看，你可以了解到一些核心内...

导入数据，这个里面我们使用的是波士顿数据集合，一共是13个数据特征，这个文章里面我们会分别介绍这个一元和多元的；

一元线性回归和多元线性回归的区别在于，多元线性回归有（>1）个自变量，而一元线性回归通常只有1个自变量。现在的问题是“我们如何得到一个最佳的拟合线呢？”。

第一个部分是一个自变量，一个因变量------里面会介绍到这个模型从训练，验证到预测的全部过程，涉及到了这个新的sllearn模块以及相关联的fit,core_...

相关分析主要是不关注这个变量之间的因果关系，这个不仅可以用来判断相关性，而且可以去进行预测，而我们后面介绍的这个回归分析就会考虑这个不同变量之间的因果关系；

线性回归，顾名思义，就是通过“线性”的方式来拟合数据，并找出自变量与因变量之间的关系。简单来说，线性回归的目标就是用一条直线来预测结果。

  本文将逐步引入一些数学工具，讲解另一个较为简单的机器学习算法——线性回归（linear regression）。与上一篇文章介绍的k近邻算法不同，线性回归是...

  线性回归刚好是一个很简单的优化问题。与我们将在本书中所讲到的其他大部分模型不同，线性回归的解可以用一个公式简单地表达出来，这类解叫作解析解（analytic...

  本节将介绍如何通过使用深度学习框架来简洁地实现【深度学习基础】线性神经网络 | 线性回归的从零开始实现 中的线性回归模型。