机器学习2-线性回归

前言

本案例观察蟋蟀鸣叫的规律，训练一个模型，预测鸣叫与温度的关系。

蟋蟀在较为炎热的天气里鸣叫更为频繁，数十年来，专业和业余昆虫学者已将每分钟的喵叫和温度方面的数据编入目录。

温度与蟋蟀鸣叫的数据，先了解数据的分布情况：

上图表示每分钟的鸣叫与温度的关系。

此曲线图中能看到随着温度的升，蟋蟀鸣叫次数特增加。鸣叫声与温度之间的关系是线性关系。

可以绘制一条直线来近视地表示这种关系，如下图所示：

虽然图中的每个点不是完全分布在直线上，但基本都在直线附近；线性关系用公式表示如下：

其中：

y是指温度，是预测的值；

m是指直线的斜率；

x是指每分钟的鸣叫声次数，即输入特征的值。

b是指y轴截距。

按照机器学习的方式，写一个模型方程式：

其中：

是指预测的标签（输出值）

b是指偏差（对应y轴截距），一些机器学习文档中，称为

是指特征1的权重。权重与上文中用m表示“斜率”的概念相同。

是指特征。（输出向）

要根据新的每分钟的鸣叫声值 推断（预测）温度 ，只需将 值代入此模型即可。

下标（例如 和 ）预示着可以用多个特征来表示更复杂的模型。例如，具有三个特征的模型可以采用以下方程式：

参考：https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course/descending-into-ml/linear-regression

关键词

偏差（bias），距离原点的截距或偏移。偏差（也称为偏差项）在机器学习模型中用b或 表示。例如，在下面的公式中，偏差为b：

推断（inference），在机器学习中，推断通常指以下过程：通过将训练过的模型应用于无标签样本来做出雨雪。在统计学中，推断是指在某些观察数据条件下拟合分布参数的过程。（请参阅维基百科中有关统计学推断的文章。）

线性回归（linear regression），一种回归模型，通过将输入特征进行线性组合输出连续值。

权重（weight），模型中特征的系数，或深度网络中的边。训练模型的目标是确定每个特征的理想权重。如果权重为0，则相应的特征对模型来说没有任何影响。

机器学习 线性回归

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