京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
【咱们的目标】系列算法讲解旨在用最简单易懂的故事情节帮助大家掌握晦涩无趣的机器学习,适合对数学很头疼的同学们,小板凳走起!
【什么是线性回归】今天咱们要来唠的是机器学习中最基本也是最重要的算法之一线性回归,正当此时迪哥正在前往银行的路上,准备办理贷款(低保),到了之后银行问了我两件事,年龄和工资都多少呀?(特征)当得到了结果后告诉我我们只能贷给你100块,别问为什么!机器算的!(机器你拿毛线算的100快?)这里告诉了我们这样一件事,我们的输入就是你的数据特征,得出的结果是一个连续区间上的值,目标就是找到我们想要预测的值和我们的输出之间的关系,接下来我们的目标就放在如何找到这种关系。
【如何得出结果】这个图就是机器如何进行预测的(回归)它会根据一票子兄弟贷款的历史数据(年龄和工资分别对应于X1与X2)找出来最好的拟合线(面)来进行预测,这样你的数据来了之后直接带入进去就可以得出来该给你多少钱了。
我们用两个参数来分别对应于工资和年龄,控制它们对结果的影响大小,这里做了一个整合是把偏置项和权重参数项放到了一起(加了个X0让其都等于1)
要想让银行能开的下去,那就得少遇到点麻烦,迪哥这么大碗就给我100块(真实的指标应该为200块)肯定是要砸场子的,所以我们的目标是要让得到的预测值跟真实值越接近越好。机器学习当中最核心的一点就在于如何优化我们的目标,可以看到对于这些点来说有些离我的回归方程比较近,有些比较远,最终我们应该设定一个目标让我们的方程能够更好的去拟合当前的这些数据点。
【深入细节】既然说到误差了,咱们就来好好唠一下,首先银行的目标得让误差越小越好,这样才能够使得我们的结果是越准确的。那么这个误差有什么规律可循吗?误差可以说是机器学习当中最长听到的一个词了,我们可以假想一下,你让机器人来帮你进行工作,刚开始的时候它肯定啥都不会,我们得一点点的教它,等他慢慢熟悉我们的工作了(数据),也就意味着我们的回归方程效果会更好了。
咱们先来说说这个误差为啥会服从高斯分布呢,这个事就得从我们是怎么认为一个事发生的概率来说了,正常情况下你去银行贷款差不多都是一个符合你的数字吧,极小的情况下能出现类似迪哥的情况(100块都不给我),还是极小的情况下能像对待马云似的给你几个亿吧,所以银行给你贷款的误差项理论上都是在较小范围内浮动的,要么多了一点,要么少了一点。所以我们认为该误差是可以服从高斯分布的(正太分布)。
那为啥会独立呢?独立的意思就是说迪哥来贷款了,恰好马云也来了,但是我俩不认识啊(其实他认识我,我不认识他),所以我俩在贷款的时候不会因为马云而对我产生什么影响,也不会因为我对马云产生什么影响,这就是独立!
同分布又是啥呢?我和马云来的是一家银行吧,这家银行的系统只有一个,所以它在预测的时候是按照同样的方式来的,这就是我们的数据是在同一个分布下去建模的。
既然误差服从了高斯分布我们就把它进行展开,上式的意思就是我去贷款,在它这两组参数的控制下得到的贷款金额恰好是等于真实情况下就该给我这么多钱的概率。(预测值和真实值对应的可能性大小)那么我们当然希望这个概率越大越好呀,越大代表越准确呀。
(怎么又来了一堆数学。。。没人数学就不是机器学习啦)咱们继续来看,咋又突然出来了个似然函数呀,咱们先来说一说它是个什么东西。比如说你今天去赌场了,然后你不知道能不能赢钱,你就在门口蹲着,出来一个人你就问一下,哥们赢钱了吗(然后挨了一顿揍),连续出来5个人都告诉你赢钱了,那么你就会认为我去赌钱也肯定会赢钱。这个的意思就是要利用样本数据去估计你的参数应该是什么,使得估计出来的参数尽可能的满足(拟合)你的样本。
对数似然它的意思和目标很简单,就是为了简单求解,所以把比较复杂的乘法运算转换成了比较简单的加法运算。
【得出目标】一顿化简,其实就是把原式给展开了,然后我们的目标是要求最大值吧(什么样的参数能够使得跟我数据组合完之后是真实值的概率越大越好),对于化简后的结果左边是一个常数不用去管,右边是一个恒正的(因为有平方项)但是前面还有一个负号呀,让这样的数什么时候能取最大值呀?只有负号后面的取最小值才可以呀!
到这里我们终于推导出来了,银行只需要做一件事就可以了,那就是最小化这个函数(目标函数),其实说白了就是要让我们的预测值和真实值之间的差异越小越好,这就是最小二乘法!
接下来就是如何求解呢?通常我们去求偏导就可以了,因为极值点通常都是在偏导处取得,对我们的目标函数求偏导,并且让其等于0,这样我们就能找到最终参数的解应该是什么了!到这里小伙伴们可能感觉到竟然真能求出这个解,那这个解不就是我们想要的参数嘛,得到了它银行就有救啦!
【总结】
至此我们通过了一系列的推导得出了线性回归的最终解法,路途虽然有点曲折但是其中涉及到的思想还是非常有意思的,这节课希望大家对线性回归有了一个直观的认识,了解机器学习工作的基本原理与实际处理方法。但是这个解可以说是数学上的一个巧合,并不是所有问题都可以直接求解的,下回咱们再谈谈如何间接的求最优解~
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03在Power BI数据分析可视化场景中,堆积柱状图+折线图是最常用的复合图表组合。堆积柱状图适合展示各细分维度当期数值、结构占比 ...
2026-09-03 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-09-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、8个核心数据清洗函数 1. TRIM:一键清除多余空格(最常用) 作用:仅保留文本中"单词/字 ...
2026-09-02数据分析的核心并非单纯操作工具、整理报表或绘制图表,而是依靠科学的思维逻辑挖掘数据价值、解释业务现象、指导经营决策。在完 ...
2026-09-02在社会经济、产业研究、区域治理与大数据实证分析中,面板数据是最具研究价值的数据类型。面板数据同时包含截面维度与时间维度信 ...
2026-09-02 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-09-02在数据驱动决策的体系中,数据分析按照分析目的可分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析与指导性分析四大类型。其中,诊断性分 ...
2026-09-01网络请求是Python爬虫开发、接口测试、数据拉取的核心基础功能,Python生态中主要依靠 urllib 和 requests 两大库实现HTTP请求操 ...
2026-09-01 很多数据分析师面对业务问题时,常常感到“知道要分析,却不知道用什么方法”。其实,数据分析并非无章可循——从三大基础范 ...
2026-09-01在数据库设计与业务数据维护中,自增ID是数据表最常用的主键字段,用于唯一标识每一条业务数据,正常状态下ID应保持连续递增。但 ...
2026-08-31在数理统计、数据分析、经济测算与日常量化评估中,平均值是刻画数据集中趋势、反映整体水平的基础核心指标。在实际应用中,最常 ...
2026-08-31在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-08-31在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28