人工智能必备数学基础-回归分析
作者：互联网
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对于分析两个或者两个以上变量的关系而言，回归分析比相关分析更进一步了。
一元回归就是一个因变量，一个自变量，多元回归就是多个自变量。下面的Y对应多个自变量X，就是多元线性回归。
下面这个回归方程是2阶的非线性回归方程。
下面是根据一些数据点构建回归方程：
紫色线就是构建出来的回归方程，有个这个方程，就可以预测出来更多的大致的值。方程表示的这条线不可能严格通过每一个数据点，我们希望每个样本点的残差越小越好。
假如知道一个人的体重（因变量），也可以根据回归方程预测这个人的身高（自变量）。
对于某一个数据点而言，观测值和估计值之间的差值叫做残差。
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