Regression là gì

Chào toàn bộ phần đa tín đồ, trong nội dung bài viết Tổng quan liêu về Machine Learning của Sam trước đó đã trình làng về khái niệm của Machine Learning và một vài ba áp dụng của chính nó trong trong thực tiễn. Do đó, trong bài viết này mình đã giới thiệt về một Một trong những thuật toán thù cơ bạn dạng độc nhất vô nhị của Machine Learning, đó là Linear Regression ( tốt Hồi quy tuyến đường tính).

1. Bài toán thù đặt ra

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

quý khách hàng sẽ có nhu cầu phải download 1 căn bên tuy nhiên bạn chưa biết nên chọn mua với cái giá từng nào cho hợp lý và phải chăng. Nhưng bạn lại có một vài thông tin như: tòa nhà A rộng lớn 30mét vuông, có 4 phòng ngủ cá nhân cùng giải pháp trung tình thực phố 2km có giá 3 tỷ, xuất xắc căn nhà B rộng 25mét vuông, cũng có thể có 4 phòng ngủ cá nhân và giải pháp trung chổ chính giữa 5km có giá 2,5 tỷ (trả sử rằng chi phí căn nhà phụ thuộc phần lớn vào nhân tố diện tích S, số phòng để ngủ với khoảng cách cho trung thực tình phố)… Vậy làm thế nào để biết căn nhà bao gồm diện tích S x1 m2, tất cả x2 phòng ngủ, và phương pháp x3 km đối với trung thực bụng phố tất cả giá như vậy nào? Vấn đề này có thể giải quyết bằng thuật toán thù Linear Regression. Chúng ta đi tiếp phần sau để mày mò kỹ hơn về thuật tân oán này nhé.2. Thuật toán Linear Regression là gì?Trước hết chúng ta cần phải biết thuật toán thù Linear Regression là gì? Linear Regression tốt còn gọi là Hồi quy đường tính là một trong những phương thức dự đoán thù kết quả dựa vào giá trị đầu vào với quan hệ thân nguồn vào với cổng đầu ra trước đó.3. Ứng dụng của thuật toán thù Linear Regression?Để giải quyết và xử lý bài xích toán này, trước tiên bọn họ đề xuất tìm thấy giá nhà đất bị tác động vày các yếu tố làm sao. Và bạn nhận biết cực hiếm tòa nhà nhờ vào không hề ít vào diện tích của tòa nhà, số phòng ngủ và khoảng cách so với trung thực tình phố. Từ kia chúng ta đang áp dụng toán thù học tập để quy mô hóa sự việc, những nguyên tố sẽ tiến hành trình diễn thông qua những biến đổi.Chúng ta có thể thấy rằng:– diện tích S càng béo thì giá cả nhà đất càng cao– càng nhiều phòng ngủ giá cả nhà đất càng cao– càng bí quyết xa trung thực tâm phố thì giá nhà càng giảmTa vẫn biểu diễn chúng thông qua biểu thức sau:


Bạn đang xem: Regression là gì

là giá trị nhưng thuật tân oán dự đoán thù được.Vấn đề đặt ra: Liệu con đường trực tiếp ta vẽ có thể đi qua toàn thể những điểm mang đến trước tốt không? Câu vấn đáp là bao gồm, tuy vậy vào thực tiễn khôn cùng nặng nề xảy ra trường vừa lòng này. Vì vậy, Lúc gồm một tuyệt những điểm không cùng ở trong một con đường trực tiếp, ta yêu cầu tra cứu một mặt đường trực tiếp sao cho nó sát cùng với các điểm độc nhất vô nhị rất có thể, tốt độ lệch của đặc điểm này đối với mặt đường trực tiếp là nhỏ tuyệt nhất. Từ kia ta bao gồm cách làm tính không đúng số dự đoán:

hoàn toàn có thể âm cùng dễ dãi đến bài toán đạo hàm nghỉ ngơi dưới.Và để độ lệch giỏi không nên số của phần nhiều điểm so với mặt đường trực tiếp là nhỏ duy nhất, ta sẽ có được tổng không đúng số là nhỏ tuyệt nhất, từ bỏ đó ta gồm hàm là tổng những không nên, hàm này mang tên là hàm mất mát.


Xem thêm: Cách Tách Ổ Đĩa Và Gộp Ổ Cứng Win 10, Win 7 Cực Đơn Giản, Hướng Dẫn Cách Chia Và Gộp Ổ Trong Windows 7

*




Xem thêm: Hướng Dẫn Sử Dụng Máy Khò Cho Người Mới Làm Nghề Sửa, Hướng Dẫn Sử Dụng Máy Khò Quick 850A Xịn

Chúng ta luôn luôn ước muốn rằng sự mất đuối (không đúng số) là nhỏ tuổi tuyệt nhất, đồng nghĩa với việc tìm các hệ số w sao để cho giá trị của hàm mất mát này càng nhỏ tuổi càng giỏi. Ta hoàn toàn có thể triển khai bằng phương pháp đạo hàm, rồi tự kia tìm thấy những điểm rất tiểu toàn cục, với Lúc tìm kiếm được tổng thể điểm toàn cục rồi so sánh với nhau, ta vẫn tìm thấy ăn điểm rất tiểu toàn phần. Từ kia giải quyết được bài xích toán. Sau Lúc đạo hàm ta được w thỏa mãn yêu thương cầu:

Chuyên mục: Kiến Thức