非线性回归模型估计

初级

在本项目中,你将学习如何执行非线性回归,以找到变量 `x` 和 `y` 之间非线性关系中的幂 `p`,其中 `y = a * x^p + ε`。现实世界中的变量关系通常是非线性的,本项目将指导你通过数据转换使其变为线性关系。

Machine Learning

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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。

教师

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Labby

Labby is the LabEx teacher.