回歸算法——線性回歸

線性回歸是我們接觸得最早的一種回歸，只是當時他的名字不叫線性回歸，當時可能說的是線性擬合。
Y=aX+b+e
沒有看錯，就是這貨,一元線性回歸。
這里Y是連續變量，a和b是參數，e是誤差，X是自變量。
求解參數我們需要求得最小的e,這里我們采用的是最小化平方和誤差，（y實際值-y估計值）^2。
多元線性回歸如字面上的意思，有多個自變量（至少2個自變量）。
標準線性回歸公式：


敲黑板，劃重點

線性回歸123：

  1. 自變量和因變量之間要有線性關系才能用線性回歸
  2. 線性回歸對異常值非常敏感，分析之前可以用箱線圖看看或用其他途徑剔除異常值。
  3. 多元線性回歸存在多重共線性、自相關性和異方差性
  4. 多重共線性會增加系數估計值的方差，導致系數估計值不穩定
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