一文彻底搞懂机器学习 - 回归（Regression）

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回归（Regression） 是机器学习中 的一种基本方法 ，其目标是 通过分析自变量与因变量之间的关系， 建立一个数学模型来 预测因变量的值。 线性回归、多项式回归、 正则化线性回归 是机器学习中常用的回归分析方法。 其中 线性回归用直线拟合数据关系，多项式回归用曲线拟合复杂关系，正则化线性回归通过加约束来防止模型过于复杂。 Regression 一、线性回归 线性回归（Linear Regression） 是什么？ 线性回归是一种统计方法，用于建模 两个或多个变量之间的关系。 它假设因 变量和自变量之间的关系是线性的 ，并试图找到最小化误差平方和的最佳拟合直线。 如何实现 线性回归模型并进行可视化？ 在Python中实现一个线性回归模型并进行可视化，可以 使用 scikit-learn 库来拟合模型，并使用 matplotlib 库来进行可视化。 import numpy as np import matplotlib.pypl ………………………………