Linear regression là gì

  -  

Chào toàn bộ đông đảo bạn, vào bài viết Tổng quan tiền về Machine Learning của Sam trước đó đã ra mắt về khái niệm của Machine Learning và một vài áp dụng của chính nó trong trong thực tế. Do đó, trong bài viết này mình đã giới thiệt về một Một trong những thuật tân oán cơ phiên bản tuyệt nhất của Machine Learning, đó là Linear Regression ( tốt Hồi quy tuyến đường tính).

1. Bài toán thù đặt ra

Chúng ta thuộc đi mang đến một bài bác toán về giá cả nhà đất khu đất sau:

quý khách hàng sẽ có nhu cầu đề xuất mua một căn đơn vị nhưng các bạn chưa chắc chắn nên chọn mua với giá từng nào đến phải chăng. Nhưng chúng ta lại sở hữu một vài ba biết tin như: căn nhà A rộng lớn 30mét vuông, bao gồm 4 phòng để ngủ và bí quyết trung thành tâm phố 2km có mức giá 3 tỷ, giỏi căn nhà B rộng lớn 25m2, cũng có thể có 4 phòng để ngủ cùng cách trung vai trung phong 5km có giá 2,5 tỷ (mang sử rằng tầm giá căn nhà dựa vào nhiều phần vào nguyên tố diện tích S, số phòng ngủ cá nhân cùng khoảng cách đến trung tình thực phố)… Vậy làm thế nào để hiểu căn nhà bao gồm diện tích x1 mét vuông, bao gồm x2 phòng ngủ cá nhân, và bí quyết x3 km so với trung thực bụng phố bao gồm giá như vậy nào? việc này rất có thể giải quyết và xử lý bởi thuật tân oán Linear Regression. Chúng ta đi tiếp phần sau nhằm khám phá kỹ rộng về thuật toán thù này nhé.2. Thuật tân oán Linear Regression là gì?Đầu tiên bọn họ nên biết thuật tân oán Linear Regression là gì? Linear Regression giỏi có cách gọi khác là Hồi quy đường tính là một phương pháp dự đoán thù kết quả dựa trên quý hiếm đầu vào và quan hệ thân đầu vào với áp ra output trước đó.3. Ứng dụng của thuật toán thù Linear Regression?Để giải quyết bài bác toán này, trước tiên chúng ta yêu cầu đưa ra giá cả nhà đất bị tác động bởi vì những nguyên tố nào. Và các bạn nhận biết cực hiếm tòa nhà phụ thuộc tương đối nhiều vào diện tích của tòa nhà, số phòng để ngủ với khoảng cách đối với trung thực lòng phố. Từ đó bọn họ sẽ thực hiện toán học tập để quy mô hóa vấn đề, những nguyên tố sẽ tiến hành biểu diễn thông qua những đổi mới.Chúng ta rất có thể thấy rằng:– diện tích càng béo thì giá nhà càng cao– càng những phòng để ngủ giá cả nhà đất càng cao– càng bí quyết xa trung thật tâm phố thì giá nhà càng giảmTa sẽ biểu diễn chúng trải qua biểu thức sau:


Bạn đang xem: Linear regression là gì

là quý hiếm nhưng mà thuật tân oán dự đoán được.Vấn đề đặt ra: Liệu con đường trực tiếp ta vẽ rất có thể trải qua toàn cục các điểm mang đến trước tốt không? Câu trả lời là bao gồm, tuy thế trong thực tế vô cùng cực nhọc xảy ra ngôi trường thích hợp này. Vì vậy, khi gồm một giỏi những điểm không cùng trực thuộc một mặt đường thẳng, ta nên search một đường thẳng làm sao để cho nó gần cùng với các điểm duy nhất hoàn toàn có thể, tuyệt độ lệch của điểm này so với mặt đường trực tiếp là nhỏ dại duy nhất. Từ kia ta tất cả cách làm tính không đúng số dự đoán:

có thể âm cùng tiện lợi đến vấn đề đạo hàm ở dưới.Và để độ lệch xuất xắc không đúng số của số đông điểm so với mặt đường trực tiếp là bé dại tốt nhất, ta sẽ có tổng sai số là nhỏ dại độc nhất vô nhị, từ kia ta có hàm là tổng các không đúng, hàm này có tên là hàm mất mát.


Xem thêm: Buckle Down Là Gì Và Cấu Trúc Cụm Từ Buckle Down Trong Câu Tiếng Anh

*




Xem thêm: Pop-Up Là Gì - Phân Biệt Pop Up

Chúng ta luôn mong ước rằng sự mất đuối (không nên số) là nhỏ tuổi nhất, đồng nghĩa cùng với việc tìm kiếm các hệ số w làm sao để cho quý hiếm của hàm mất non này càng nhỏ càng xuất sắc. Ta hoàn toàn có thể thực hiện bằng phương pháp đạo hàm, rồi từ bỏ kia đưa ra các điểm rất đái toàn thể, với lúc tìm được tổng thể điểm toàn bộ rồi đối chiếu cùng nhau, ta sẽ tìm thấy được điểm rất tiểu toàn phần. Từ kia xử lý được bài toán. Sau khi đạo hàm ta được w vừa lòng yêu cầu: