简介
线性回归模型简单且易于建模,但它体现了机器学习中一些重要的基本思想。
给定一个具有 d 个属性的样本 x=(x_1;x_2;\cdots;x_d),线性模型可以学习一个通过属性的线性组合进行预测的函数,即 f(x) = w_1\cdot x_1 + w_2 \cdot x_2 + \cdots + w_d \cdot x_d + b + \epsilon,
这里 b + \epsilon 是一个常数,\epsilon 表示误差项。由于属性长度为 d,这个线性模型也被称为 d 维线性回归模型。
例如,一个三维线性回归模型:
f_{level\_of\_a\_ML\_engineer} = 0.4 x_1 + 0.5 x_2 + 0.1 x_3 + 1.2
这里:
- x_1 表示编程技能。
- x_2 表示算法技能。
- x_3 表示沟通技能。
在这个挑战中,我们将处理一个与线性回归相关的问题。任务是找到一个指数值 p,将给定的非线性分布转换为线性分布。