机器学习实战（13）—— 回归分析原理部分

👇点击关注公众号👇第一时间获取人工智能干货内容回归分析线性回归是研究单一因变量和一个或以上自变量之间的关系线性回归的主要用处：预测：用已知的自变量来预测因变量因果分析：自变量作为因变量发生的原因（正负相关）简单线性回归数学模型：其中，y为因变量，x为自变量，为回归系数，是截距。最小二乘法（OLS）找出残差平方和最小的一条线残差残差平方和薪资会无限增加么？多项式线性回归多元线性回归为自变量 y 为因变量为回归系数为截距回归模型的评估我们需要验证数据之间是否相关，如果不相关，应该接近0但事实上所做的线性回归，我们期望它不接近于零（y随着x的变化而变化）于是我们需要做使用回归系数的显著性检验（t检验）线性关系 ………………………………