Rmtcars数据集上的线性回归
示例
内置的mtcars数据框包含有关32辆汽车的信息，包括它们的重量，燃油效率（以每加仑英里为单位），速度等。（要了解有关数据集的更多信息，请使用help(mtcars)）。
如果我们对燃油效率（mpg）和重量（wt）之间的关系感兴趣，我们可以开始用以下公式绘制这些变量：
plot(mpg ~ wt, data = mtcars, col=2)
这些图显示了（线性）关系！然后，如果要执行线性回归以确定线性模型的系数，则可以使用以下lm函数：
fit <- lm(mpg ~ wt, data = mtcars)
在~这里的意思是“由解释”，所以公式mpg ~ wt意味着我们预测MPG如通过重量说明。查看输出最有用的方法是：
summary(fit)
给出输出：
Call: lm(formula = mpg ~ wt, data = mtcars) Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -4.5432 -2.3647 -0.1252 1.4096 6.8727 Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 37.2851 1.8776 19.858 < 2e-16 *** wt -5.3445 0.5591 -9.559 1.29e-10 *** --- Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 Residual standard error: 3.046 on 30 degrees of freedom Multiple R-squared: 0.7528, Adjusted R-squared: 0.7446 F-statistic: 91.38 on 1 and 30 DF, p-value: 1.294e-10
这提供有关以下内容的信息：
每个系数（wt和y轴截距）的估计斜率，这表明mpg的最佳拟合预测为37.2851 + (-5.3445) * wt
每个系数的p值，表明截距和权重可能不是偶然的
配合如R ^ 2和调整R ^ 2的总体估计，其显示了如何变化的许多在mpg由模型解释
我们可以在第一张图中添加一条线以显示预测值mpg：
abline(fit,col=3,lwd=2)
也可以将方程式添加到该图。首先，使用获得系数coef。然后使用paste0折叠具有适当变量和的系数+/-以建立方程式。最后，我们使用mtext以下命令将其添加到绘图中：
bs <- round(coef(fit), 3)
lmlab <- paste0("mpg = ", bs[1],
ifelse(sign(bs[2])==1, " + ", " - "), abs(bs[2]), " wt ")
mtext(lmlab, 3, line=-2)
结果是：
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本文向大家介绍线性回归的损失函数相关面试题，主要包含被问及线性回归的损失函数时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考回答：
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回归问题的条件或者说前提是 1） 收集的数据 2） 假设的模型，即一个函数，这个函数里含有未知的参数，通过学习，可以估计出参数。然后利用这个模型去预测/分类新的数据。 1 线性回归的概念 线性回归假设特征和结果都满足线性。即不大于一次方。收集的数据中，每一个分量，就可以看做一个特征数据。每个特征至少对应一个未知的参数。这样就形成了一个线性模型函数，向量表示形式： 这个就是一个组合问题，
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线性回归是最简单的回归方法，它的目标是使用超平面拟合数据集，即学习一个线性模型以尽可能准确的预测实值输出标记。 单变量模型 模型 $$f(x)=w^Tx+b$$ 在线性回归问题中，一般使用最小二乘参数估计（$$L_2$$损失），定义目标函数为 $$J={\arg min}{(w,b)}\sum{i=1}^{m}(y_i-wx_i-b)^2$$ 均方误差（MSE） $$MSE = \frac{1}{
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线性回归输出是一个连续值，因此适用于回归问题。回归问题在实际中很常见，如预测房屋价格、气温、销售额等连续值的问题。与回归问题不同，分类问题中模型的最终输出是一个离散值。我们所说的图像分类、垃圾邮件识别、疾病检测等输出为离散值的问题都属于分类问题的范畴。softmax回归则适用于分类问题。 由于线性回归和softmax回归都是单层神经网络，它们涉及的概念和技术同样适用于大多数的深度学习模型。我们首先
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本例仅使用糖尿病数据集的第一个特征，来展示线性回归在二维空间上的表现。下图中的直线, 即是线性回归所确定的一个界限，其目标是使得数据集中的实际值与线性回归所得的预测值之间的残差平方和最小。 同时也计算了回归系数、残差平方和以及解释方差得分，来判断该线性回归模型的质量。 原文解释和代码不符合: 实际上计算了回归系数, 均方误差（MSE）,判定系数(r2_score) 判定系数和解释方差得分并不绝对相
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主要内容：假设函数,损失函数通过前面内容的介绍，我相信你对线性回归算法已经有了初步的认识。那我们应该如何在一大堆数据中求解出“线性方程呢”比如前面提及的房价预测问题？这种问题才是符合实际应用的。数据样本会散落在“线性方程”的周围（下图 2 所示）， 而我们要做就是让线性方程的“直线”尽可能“拟合”周围的数据点。本节我们将从数学角度解析线性回归模型。 假设函数 通过前面知识的学习，我们知道假设函数是用来预测结果的。前面讲述时为