Python机器学习算法: 原理、实现与案例
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1.1 线性回归模型

对于一个给定的训练集数据,线性回归的目标是找到一个与这些数据最为吻合的线性函数。举一个例子,中学物理我们学过的胡克定律指出:弹簧在发生弹性形变时,弹簧所受拉力和弹簧的形变量成正比,即。假设我们拿到一个新弹簧,测得了一组包含弹簧所受拉力和形变量的实验数据,如图1-1所示,根据实验数据估计弹簧倔强系数的过程就是线性回归。

一般情况下,线性回归模型假设函数为:

其中,为模型参数,也称为回归系数。为了方便,通常将纳入权向量,作为,同时为输入向量添加一个常数1作为

图1-1

此时,假设函数为:

其中,,通过训练确定模型参数后,便可使用模型对新的输入实例进行预测。