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求问 拟合与回归到底有什么不同

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新浪微博达人勋

发表于 2021-7-18 11:05:47 | 显示全部楼层 |阅读模式
9金钱
有没有大佬可以通俗的解释一下 拟合与回归到底有什么不同

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假设真实环境(ground truth)中,特定定义域中全部的x,y 之间的关系可以由函数y = f(x)来表示。 在一般研究中,我们实际无法获取定义域中全部的x,y;我们通过观测、试验等过程,获得的实际上是x,y的子集x0,y0,而我们的研究也就只能围绕x0和y0展开。 假设我们已经推测x0,y0符合某种关系,该关系可以由函数y=g(x,a,b,c.....)等表示,其中g是我们预设的,已知的函数,其可以由超参数a,b,c....等定义,与x和y无关。我们可以使用最小 ...
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新浪微博达人勋

发表于 2021-7-18 11:05:48 | 显示全部楼层
假设真实环境(ground truth)中,特定定义域中全部的x,y 之间的关系可以由函数y = f(x)来表示。
在一般研究中,我们实际无法获取定义域中全部的x,y;我们通过观测、试验等过程,获得的实际上是x,y的子集x0,y0,而我们的研究也就只能围绕x0和y0展开。
假设我们已经推测x0,y0符合某种关系,该关系可以由函数y=g(x,a,b,c.....)等表示,其中g是我们预设的,已知的函数,其可以由超参数a,b,c....等定义,与x和y无关。我们可以使用最小二乘法等方法,在x0,y0的集合上,计算出使得g(x0,a,b,c....) 与y0最接近的a,b,c....等超参数的值(该“最接近”的测度一般为均方误差或均方根误差等),这一过程即为拟合。该拟合结果仅与选用的g有关、与x0,y0有关,和真实的f,x,y都没有直接关系(我们希望的结果是f=g,g可应用于x,y而非只x0,y0,但这是我们的良好愿望)。换句话说,拟合的根本目的是用x0和y0计算出g函数在x0,y0上的最优超参数a,b,c.....
假设我们的目的是基于x0和y0,推理出一个与f相同或接近的函数g,并期望与这个g能够应用于x和y上,且此时y的定义域为实数域R上的时候,我们才把这一过程称作回归。换句话说,回归的根本目的是利用x0,y0,求出在x,y上最接近函数f的g。在特定函数上拟合,可以视作是回归的一种实现方法。当然我们不能简单地理解成回归包含拟合。拟合可以利用于其他领域,比如分类等等。
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新浪微博达人勋

 楼主| 发表于 2021-7-19 14:45:27 | 显示全部楼层
astiny 发表于 2021-7-18 11:05
假设真实环境(ground truth)中,特定定义域中全部的x,y 之间的关系可以由函数y = f(x)来表示。
在一般研 ...

非常感谢!
似乎是明白了,还得好好体会一番。
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