认识「回归」
【关键字】回归
“老鸟,我最近在看机器学习的线性回归等方面的知识,对「回归」这个词感觉不是很理解,给我讲讲?”小菜下班了,正在掰豆角,老鸟刚下班。
“做完饭没?”老鸟问道。
“必须的!今天是排骨炖豆角。”小菜笑道。
“哈哈哈。有好吃的了。”老鸟很开心。
“你说回归呀。”老鸟陷入了沉思。
“「回归」这个词最早是达尔文的一个表兄弟叫什么 Galton 发明的。Galton 当时在研究如何根据上一代豌豆种子的尺寸预测下一代豌豆种子的尺寸,他当时对大量的数据进行了分析,也包括对父母和子女的身高进行了数据分析。他发现父母的身高会遗传给子女,但子女的身高会逐渐「回归」到中等身高(人类身高平均值)。”老鸟记性不错。
“好像和机器学习中的回归意思不太一样呢。”
“是啊。当时的回归和现在的回归在意义上已经产生了变化。但都有一个关键概念就是回归分析,指的是统计学上分析数据的一种方法。维基百科是这么说的。”老鸟已经google到了维基百科对回归分析的定义。
回归分析(英语:Regression Analysis)是一种统计学上分析数据的方法,目的在于了解两个或多个变量间是否相关、相关方向与强度,并建立数学模型以便观察特定变量来预测研究者感兴趣的变量。更具体的来说,回归分析可以帮助人们了解在只有一个自变量变化时因变量的变化量。一般来说,通过回归分析我们可以由给出的自变量估计因变量的条件期望。
老鸟读了一遍。
“嗯。确实是这么个意思。我最近看的线性回归、逻辑回归就纳闷这回归到底啥意思。”小菜有点明白了。
“用简单的话描述就是根据输入数据,建立数学模型来预测输出的一种分析方法。”小菜总结道。
“是这个意思。”
···
开饭了,小菜和老鸟边吃边聊。这俩人啊,吃饭还聊技术。
老鸟指着他的笔记本电脑上的一幅图:
“这个线性回归的例子还记得吧。”
“记得记得。”小菜回道。
“吃完饭我们一起看下 Tensorflow 的线性回归的一个范例,阅读分析下代码。”老鸟边啃排骨边说道。
“OK!”
参考资料
维基百科-回归分析
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