回歸演算法
⑴ 回歸演算法有哪些
一張圖為你解釋清楚回歸演算法
⑵ 線性回歸演算法原理（越詳細越好）
線性回歸是利用數理統計中的回歸分析，來確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法之一，運用十分廣泛。
分析按照自變數和因變數之間的關系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。
如果在回歸分析中，只包括一個自變數和一個因變數，且二者的關系可用一條直線近似表示，這種回歸分析稱為一元線性回歸分析。如果回歸分析中包括兩個或兩個以上的自變數，且因變數和自變數之間是線性關系，則稱為多元線性回歸分析。
我們以一簡單數據組來說明什麼是線性回歸。假設有一組數據型態為y=y(x)，其中
x={0,1,2,3,4,5},y={0,20,60,68,77,110}
如果我們要以一個最簡單的方程式來近似這組數據，則非一階的線性方程式莫屬。先將這組數據繪圖如下
圖中的斜線是我們隨意假設一階線性方程式y=20x，用以代表這些數據的一個方程式。以下將上述繪圖的MATLAB指令列出，並計算這個線性方程式的y值與原數據y值間誤差平方的總合。
>>x=[012345];
>>y=[020606877110];
>>y1=20*x;%一階線性方程式的y1值
>>sum_sq=sum(y-y1).^2);%誤差平方總合為573
>>axis([-1,6,-20,120])
>>plot(x,y1,x,y,'o'),title('Linearestimate'),grid
如此任意的假設一個線性方程式並無根據，如果換成其它人來設定就可能採用不同的線性方程式；所以我們須要有比較精確方式決定理想的線性方程式。我們可以要求誤差平方的總合為最小，做為決定理想的線性方程式的准則，這樣的方法就稱為最小平方誤差(leastsquareserror)或是線性回歸。MATLAB的polyfit函數提供了從一階到高階多項式的回歸法，其語法為polyfit(x,y,n)，其中x,y為輸入數據組n為多項式的階數，n=1就是一階的線性回歸法。polyfit函數所建立的多項式可以寫成
從polyfit函數得到的輸出值就是上述的各項系數，以一階線性回歸為例n=1，所以只有二個輸出值。如果指令為coef=polyfit(x,y,n)，則coef(1)=,coef(2)=,...,coef(n+1)=。注意上式對n階的多項式會有n+1項的系數。我們來看以下的線性回歸的示範：
>>x=[012345];
>>y=[020606877110];
>>coef=polyfit(x,y,1);%coef代表線性回歸的二個輸出值
>>a0=coef(1);a1=coef(2);
>>ybest=a0*x+a1;%由線性回歸產生的一階方程式
>>sum_sq=sum(y-ybest).^2);%誤差平方總合為356.82
>>axis([-1,6,-20,120])
>>plot(x,ybest,x,y,'o'),title('Linearregressionestimate'),grid
[編輯本段]線性回歸擬合方程
一般來說，線性回歸都可以通過最小二乘法求出其方程，可以計算出對於y=bx+a的直線，其經驗擬合方程如下：
⑶ 小樣本回歸演算法，哪種效果比較好
區別在於總體回歸模型比樣本回歸模型更能精確地反映事物的本質特徵,樣本回歸的誤差大。
總體回歸模型和樣本回歸模型都是對隨機社會現象的描述，但是總體回歸模型是基於研究對象總體數據而進行的回歸描述，他對經濟現象的解釋和說明比較准確，當研究總體太大時，就選取總體部分當做樣本來回歸分析現象，是對總體回歸模型的估計，准確度較低，但是比較常用。
回歸分析(regression analysis)是研究一個變數（被解釋變數）關於另一個（些）變數（解釋變數）的具體依賴關系的計算方法和理論。 從一組樣本數據出發，確定變數之間的數學關系式對這些關系式的可信程度進行各種統計檢驗，並從影響某一特定變數的諸多變數中找出哪些變數的影響顯著，哪些不顯著。利用所求的關系式，根據一個或幾個變數的取值來預測或控制另一個特定變數的取值，並給出這種預測或控制的精確程度。
⑷ 神經網路是回歸演算法還是分類演算法
不是很清楚題主所說的難具體指什麼如果題主指應用演算法解決實際問題的話決策樹要簡單一些有很多封裝的很好的decisiontree的包，比如CART，C4.5等等而神經網路(NN)一般有大量參數需要手工設置和調節如果題主指演算法推導的難度的話兩個差不多吧決策樹的分裂方法可能稍微簡單一下NN的話用BP或者SGD的話都需要用chainrule求導
⑸ 如何用js實現線性回歸演算法
可以用函數 regress( )來解決。
[b,bint,r,rint,stats] = regress(y,X)
b——擬合線性函數的系數
bint——系數b的置信區間
r——殘值向量
rint——殘值的置信區間
stats——檢驗統計量，第一值是回歸方程的置信度，第二值是F統計量，第三值是與F統計量相應的p值，當p值很小，說明回歸模型成立
X——自變數向量，X=[ones(3,1) x1 x2 x3]
y——應變數向量
⑹ 回歸估計的標准誤差怎麼計算
用k個自變數建立線性方程，預測因變數的值，則自由度
⑺ 簡單介紹樹回歸的演算法原理
簡單介紹樹回歸的演算法原理
線性回歸方法可以有效的擬合所有樣本點（局部加權線性回歸除外）。當數據擁有眾多特徵並且特徵之間關系十分復雜時，構建全局模型的想法一個是困難一個是笨拙。此外，實際中很多問題為非線性的，例如常見到的分段函數，不可能用全局線性模型來進行擬合。
樹回歸將數據集切分成多份易建模的數據，然後利用線性回歸進行建模和擬合。
構建回歸樹演算法偽代碼：
尋找當前最佳待切特徵和特徵值並返回
如果當前最佳特徵沒有找到，不可切分，則把當前結點的數據均值作為葉節點
否則用最佳特徵和特徵值構建當前結點
切分後的左右節點分別遞歸以上演算法
尋找最佳特徵演算法偽代碼：
如果該數據集的特徵值只有一種，不可切分，返回當前結點的數據均值作為特徵值
否則重復一下步驟直到找到最小總方差
遍歷每一列
遍歷每列的值
用該值切分數據
計算總方差
如果總方差差值小於最初設定的閾值，不可切分
如果左右樣本數小於最初設定的閾值，不可切分
否則返回最佳特徵和最佳特徵值。
需要輸入的參數有：數據集，葉節點模型函數（均值），誤差估計函數（總方差），允許的總方差最小下降值，節點最小樣本數。
⑻ C語言 多元線性回歸演算法
從鍵盤輸入abcd,
float x,y,z,M;
M=a*x+b*y+c*x+d
輸出M
你要的是這個意思嗎？
⑼ 機器學習的方法之回歸演算法
我們都知道，機器學習是一個十分實用的技術，而這一實用的技術中涉及到了很多的演算法。所以說，我們要了解機器學習的話就要對這些演算法掌握通透。在這篇文章中我們就給大家詳細介紹一下機器學習中的回歸演算法，希望這篇文章能夠幫助到大家。
一般來說，回歸演算法是機器學習中第一個要學習的演算法。具體的原因，第一就是回歸演算法比較簡單，可以讓人直接從統計學過渡到機器學習中。第二就是回歸演算法是後面若干強大演算法的基石，如果不理解回歸演算法，無法學習其他的演算法。而回歸演算法有兩個重要的子類：即線性回歸和邏輯回歸。
那麼什麼是線性回歸呢？其實線性回歸就是我們常見的直線函數。如何擬合出一條直線最佳匹配我所有的數據？這就需要最小二乘法來求解。那麼最小二乘法的思想是什麼呢？假設我們擬合出的直線代表數據的真實值，而觀測到的數據代表擁有誤差的值。為了盡可能減小誤差的影響，需要求解一條直線使所有誤差的平方和最小。最小二乘法將最優問題轉化為求函數極值問題。
那麼什麼是邏輯回歸呢？邏輯回歸是一種與線性回歸非常類似的演算法，但是，從本質上講，線型回歸處理的問題類型與邏輯回歸不一致。線性回歸處理的是數值問題，也就是最後預測出的結果是數字。而邏輯回歸屬於分類演算法，也就是說，邏輯回歸預測結果是離散的分類。而邏輯回歸演算法劃出的分類線基本都是線性的(也有劃出非線性分類線的邏輯回歸，不過那樣的模型在處理數據量較大的時候效率會很低)，這意味著當兩類之間的界線不是線性時，邏輯回歸的表達能力就不足。下面的兩個演算法是機器學習界最強大且重要的演算法，都可以擬合出非線性的分類線。這就是有關邏輯回歸的相關事項。
在這篇文章中我們簡單給大家介紹了機器學習中的回歸演算法的相關知識，通過這篇文章我們不難發現回歸演算法是一個比較簡答的演算法，回歸演算法是線性回歸和邏輯回歸組成的演算法，而線性回歸和邏輯回歸都有自己實現功能的用處。這一點是需要大家理解的並掌握的，最後祝願大家能夠早日學會回歸演算法。
⑽ 回歸公式的計算
和式號(音譯：西格馬）
以「∑」來表示和式號（Sign
of
summation）是歐拉（1707－1783）於1755年首先使用的，這個符號是源於希臘文（增加）的字頭，「∑」正是σ的大寫。
示例：∑An=A1+A2+...+An
∑是數列求和的簡記號，它後面的k^2是通項公式，下面的k=1是初始項開始的項數，頂上的n是末項的項數。
n
∑k^2=1^2+2^2+……+n^2……（1）
k=1
n
∑(2k+1)=3+5+……+(2n+1)……（2）
k=1
則（1）+（2）=
n
∑(k+1)^2=2^2+3^2+……+（n+1）^2
k=1
著名的二項式定理的展開式可以表示成
n
∑C(n,k)a^(n-k)b^k.
k=0
由此可見應用的可能，它的應用是相當靈活的。