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一元線性迴歸VS多元線性迴歸

      一元線性迴歸和多元線性迴歸表面意思容易理解,但是結合實際的資料集,會混亂。這也是在編寫線性迴歸博文的時候梳理知識點發現自己的不足,同時記錄下來,讓有疑問的同學也可以得到答案,撥開烏雲。

1.在資料集上的異同

一元線性迴歸:

給定資料集D=\left \{ \left ( x _{i},y_{i} \right ) \right \}_{i=1}^{m},其中x_{i}\in R,樣本有1個屬性描述。

VS

多元線性迴歸:

給定資料集D=\left \{ (x_{1},y_{1}),(x_{2},y_{2}),...,(x_{m},y_{m}) \right \},其中x_{i}=\left ( x_{i1};x_{i2} ;...;x_{id}\right ) ,y_{i}\in R,樣本有d個屬性描述。

2.向量表示式

一元線性迴歸:

                       f\left ( x_{i} \right )=\theta x_{i}+b

VS

多元線性迴歸:

                      f\left ( x_{i} \right )=w^{T} x_{i}+b