网站建设业务好做吗,搜索引擎营销概念,自己可以制作微信小程序吗,泸县城乡住房建设厅网站机器学习笔记——回归（Regression） 一、何为回归二、案例背景三、研究过程1.选择模型2.衡量函数的好坏3.选择最优的函数4.梯度下降（Gradient Descent）4.1单变量梯度下降4.2双变量梯度下降4.3偏微分的求解方法5.拟合分析6.其他因素6.1物种考虑6.2其他因素6.3过拟合的处理——…
机器学习笔记——回归（Regression） 一、何为回归 二、案例背景 三、研究过程 1.选择模型 2.衡量函数的好坏 3.选择最优的函数 4.梯度下降（Gradient Descent） 4.1单变量梯度下降 4.2双变量梯度下降 4.3偏微分的求解方法 5.拟合分析 6.其他因素 6.1物种考虑 6.2其他因素 6.3过拟合的处理——正则化(Regularization)
回归是一种预测性的建模技术 ，研究的是自变量与因变量之间的关系，通常使用曲线来拟合数据点，想要使得拟合曲线到各个数据点之间的误差总和最小。当达到一定预测精度后，就可以用该拟合曲线来代表该自变量与因变量之间的关系，并且可以用他来处理更多的输入。 回归可以分为线性回归（Linear Regression)和 逻辑回归（Logistic Regression） 。线性回归仅仅解决了回归的问题，而逻辑回归则可以解决分类的问题，比如二分类问题。
我们将使用李宏毅老师的案例做进一步的细化解释。玩过宝可梦的同学都知道，每只宝可梦进化后战斗力都会获得不同程度的提升，而进化则都需要付出一定的代价，所以我们要选择最有价值的宝可梦进化。 因此我们用回归的方式研究宝可梦进化前后战斗力（Combat Power CP）的变化。输出y即为进化后的战斗力数值，而输入x我们先从单一变量进化前的CP值 x c p x_{cp} x c p x h p x_{hp} x h p
模型选择我们从最基本的开始，考虑线性回归 也就是构建多元一次的函数模型 。 线性回归（Linear Regression）模型如下： y = b + Σ w i x i y=b + \Sigma w_ix_{i} y = b + Σ w i x i 针对此案例，我们的 x i x_i x i x c p , x h p , x w , x h x_{cp},x_{hp},x_w,x_h x c p , x h p , x w , x h y = b + w x c p y=b + wx_{cp} y = b + w x c p 该模型代表了一组函数的集合，并且集合内函数的个数是无限的，因为一开始没有任何限定条件，b与w均可以取任意值。但我们也可以结合问题的实际情况做出初步的筛选，比如说参数值使y恒为负的我们可以不考虑。
模型初步划定范围后，我们还是有无限的选择可能。那么我们就需要制定一个衡量函数优劣的标准，来指导我们进一步选定参数，确定函数。 因此我们引入了**损失函数（Loss Function）**的概念。损失函数输入的是函数，输出的是该函数针对此问题到底有多糟糕。 可以说损失函数L是关于模型函数f的函数，并且f又是关于两个参数w,b的函数，因此也可以说损失函数是用来衡量两个参数w与b的函数。 我们用最简单的误差衡量方式：平方和来构建损失函数 。 L （ f ） = ∑ n = 1 10 ( y n − f ( x c p n ) ) 2 L（f）=\sum_{n=1}^{10} {(y^n-f(x^n_{cp}))^2} L （ f ） = ∑ n = 1 1 0 ( y n − f ( x c p n ) ) 2 y n y^n y n f ( x c p n ) f(x^n_{cp}) f ( x c p n
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