一、线性回归的定义 回归是监督学习的一个重要问题,回归用于预测输入变量和输出变量之间的关系。回归模型是表示输入变量到输出变量之间映射的函数。回归问题的学习等价于函数拟合:使用一条函数曲线使其很好的拟合已知函数且很好的预测未知数据。 回归问题分为模型的学习和预测两个过程。基于给定的训练数据集构建一个模型,根据新的输入数据预测相应的输出。 回归问题按照输入变量的个数可以分为一元回归和多元回归;按照输入变量和输出变量之间关系的类型,可以分为线性回归和非线性回归。 一元回归:y = ax + b 原创文章 16获赞 2访问量 1万+