2020年12月27日，我们感谢您的评论。给我发电子邮件！雇用我！在过去的几周中，我们一直专注于分类问题。今天，我们要稍微改变一下齿轮，看看回归问题。今天，我们将以一维问题为例，介绍如何定义预测变量和响应变量的基本概念。我们将探讨如何将此问题转化为优化任务，并使用基本算法来解决。因此，回归在一维情况下，就是要在多个点上拟合一条线的过程。这并非新鲜事物。我们有一个x轴和一个y轴，有几个点要处理，我们希望通过某种方式将一条线穿过这些点的中心。那我们该如何做到呢？为何我们需要这样做呢？让我们通过一个小例子来解释。一所常春藤联盟大学收集了关于新生入学的数据，并在一年级结束时记录了每个人的GPA。这就是您在此处看到的直方图。GPA是介于0到4之间的数字，横轴显示的是GPA水平，纵轴显示的是频率，即达到特定等级的人数。在这种情况下，看起来最频繁的等级大致在2.25左右，这代表C+级别。