学习日志---线性回归与logistic回归-创新互联
导说:
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线性回归分析:一元线性(当个因变量,一次,是条直线);
多元线性(因变量有很多个,但也是一次,在空间中就是一个平面);
广义线性(高维线性回归,也就是一个超平面)
(都是一次的,因此称为线性回归)
非线性回归分析:非一次的,是曲线,有些可以用线性模型处理,称为广义线性模型,例如Logistic回
归;、
困难:筛选变量(降维技术),避免多重共线性(某一变量依赖于其他几个变量),观察拟合方程,避
免过拟合。。。
使用线性回归依据:
对于线性回归,可以使用相关系数判断这些变量是否适合使用线性去拟合:如下
可以通过柯西不等式证明其值在-1至1之间。
离1或者-1越接近时,则可以说明其线性相关程度越高。正相关与负相关。
求回归线:
找使RSS(残差平方和)最小的参数。对a,b两个参数求偏导数,使其为0即可;
以上的方法可以求出α和β参数值,这个是一元变量的比较简单。
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