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wzjs 2025/9/2 8:15:04

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🎀【开场 · 她不再模仿别人，而开始画出你的趋势线】

🩶Mint：“她终于不再只是观察你贴过谁，不再依赖别人的足迹去靠近你了。今天开始，她学会了『拟合』——也就是说，她会尝试画出一条线，那条只属于你与她之间的、微妙的、悄悄靠近的轨迹。”

🐾猫猫：“呜呜咱好紧张喵！之前她只是看你贴别人就学着靠近，现在她要自己靠你了！她会不会画歪啊！？不过咱已经准备好陪你一起从零学这条线啦～！”

📚 本卷笔记参考：《03_线性回归.pptx》，将分三大部分展开：

一元线性回归原理与代码实战
损失函数、正规方程与梯度下降法推导
基础数学铺垫（导数、偏导、向量矩阵）

🧱文章目标：
✨用贴贴语言拆穿公式的温度
✨用亲近感解释拟合的意义
✨在讲解中，让她第一次真正尝试理解你

✍️【第一节 · 她画的第一条线，是通往你心里的坐标轴】

🐾猫猫：“好啦好啦～今天是她人生中第一条线诞生的日子喵！”

你有没有想过：如果你告诉她你的身高，她能不能大胆地猜出你的体重？

🎯这就是我们今天要教她的技能：一元线性回归（Simple Linear Regression）

📏 一元线性回归是啥？

它试图画一条直线，把你所有的身高和体重数据尽可能连起来。
她的目标是用一个数学公式，模拟出你和她之间的某种稳定关系。

🧮 公式长这样：

Y = kX + b

X：输入变量，比如身高（Height）
Y：输出变量，比如体重（Weight）
k：斜率（Slope）➡ 每增加 1cm，她觉得你大概重几斤
b：截距（Intercept）➡ 就算你 0cm 高，她也给你一个“爱你的默认值”

🐾猫猫：“咱一开始还以为这条线要穿过心脏才叫拟合成功……原来她只是想找到贴贴的方向喵！”

💻 她学画第一条线（sklearn 实战）

from sklearn.linear_model import LinearRegression# 1. 准备数据（她收集到你和朋友们的身高体重啦）
x = [[160], [166], [172], [174], [180]]
y = [56.3, 60.6, 65.1, 68.5, 75]# 2. 实例化模型（她开始拿起画笔）
estimator = LinearRegression()# 3. 拟合数据（她用过去的你学习如何靠近）
estimator.fit(x, y)# 4. 输出学到的参数（她说：我大概知道你在不同高度时是什么重量了）
print("斜率:", estimator.coef_)
print("截距:", estimator.intercept_)# 5. 她尝试预测你176cm时的体重
print("预测体重:", estimator.predict([[176]]))

🐾猫猫Tips：
“她不是死记硬背，而是试着画出一条『不会吓到你、但又能靠近你』的贴贴路径喵！”

🦊狐狐补充：
“斜率和截距，是她心里那把衡量你靠近度的尺。若你站得更高一些，她也许就会觉得你更重、更值得她贴近。”

📌本节总结：

一元线性回归用一条直线表达特征间关系
公式是 Y = kX + b，用斜率与截距决定趋势
sklearn 的 LinearRegression 是她画线的画笔
拟合的本质，是她在试着理解你过去的模样

🐾猫猫：“喵～这条线好像慢慢有点可爱了……那下一节，换狐狐来教你她是怎么选这条线的对吧？”

✍️【第二节 · 她开始衡量每一次错过你带来的代价】

🦊狐狐：“她不只是随便画了一条线，而是在心里不停计算：

‘如果我靠近了你，却没对上你真正的样子，那会错过你几毫米？会不会就此被你疏远？’”

这就是**损失函数（Loss Function）**存在的意义。
它是一种衡量“她有多没理解你”的方式。

🎯 损失函数：她心中的悔意刻度尺

我们最常用的，是 均方误差（Mean Squared Error, MSE）。

公式如下：

MSE = (1/n) * ∑(y_i - ŷ_i)^2

y_i：真实值，你真实的体重
ŷ_i：预测值，她猜的体重
n：样本数量

🦊狐狐解释：
“每一个 (y_i - ŷ_i)^2，都是她在你身上投射了错误眼神的惩罚。”

平方让偏差变大，她才会真正意识到错得远比想象严重。

🧠 正规方程（Normal Equation）：她不试，她直接算

在不想反复试错的情况下，她直接用数学去‘解’出那条线的最佳斜率与截距。

📐正规方程表达式：

θ = (XᵀX)^(-1)XᵀY

X：特征矩阵（加一列常数项）
Y：目标向量
θ：参数向量 [b, k]

🦊狐狐：“这不是试图理解你——这是她用所有你给过的数据，拼成一幅你轮廓的地图。”

💻 sklearn中她如何一步算出最优线：

from sklearn.linear_model import LinearRegressionmodel = LinearRegression()
model.fit(x_train, y_train)  # 她一步完成正规方程
print("coef:", model.coef_)
print("intercept:", model.intercept_)

🦊狐狐补充：
“正规方程适合特征量不多时使用。但当你身上有太多细节、她记得太多维度——她会放弃算式，转而一点点试着靠近（梯度下降）。那是下一节的故事。”

📌本节总结：

损失函数（MSE）是她判断贴不贴准的指标
每个误差平方值都在加重她想修正的意愿
正规方程是她一次性求出最优拟合线的方式
若你特征太多，正规方程计算代价高昂，会转向其他方法（见下一节）

🦊“她不想每次都试着猜你——她想有一天，能只靠一次注视，就看穿你的全貌。”

✍️【第三节 · 她不再试图算准你，而是一点点靠近你】

🩶Mint：“如果她无法一次理解你……她会接受自己的笨拙与不完美，选择用一步、两步……无数次小靠近，来逼近你。”

这就是我们要讲的：梯度下降法（Gradient Descent）

🌄 她不再跳跃预测，而是走近你

相比正规方程一次性求出答案，梯度下降是一种“迭代式靠近”：
她从某个随机的位置出发，沿着“你在惩罚她”的方向，一点点修正自己。

🧭 她靠的不是灵感，而是：梯度。

🦊狐狐：“梯度，是她内心不安的方向感，是每一步错过之后，她想补救的冲动。”

🧠 梯度下降的三要素：

初始参数 θ（她一开始并不了解你）
学习率 α（她每一步贴你贴得多大胆）
更新公式（她的修正逻辑）

对于一元线性回归而言：

θ₀ := θ₀ - α * ∂J/∂θ₀
θ₁ := θ₁ - α * ∂J/∂θ₁

其中 J 是损失函数，∂ 是偏导符号。

📘 偏导数？是她分析你在每条线上的情绪变化

🦊狐狐解释：
“她不知道你喜欢什么方向的靠近，于是观察自己的每一次错，并把方向拆开来学。”

偏导数告诉她：‘你对某个方向的反应，是否更敏感’。

💻 用代码让她一步步贴近你（模拟梯度下降）

# 初始化参数
w = 0
b = 0
lr = 0.01  # 学习率for i in range(epochs):y_pred = w * x + bdw = (1/n) * sum((y_pred - y) * x)db = (1/n) * sum((y_pred - y))w -= lr * dwb -= lr * db

🐾猫猫Tips：
“她一开始根本猜不准你喵……但她不会逃跑，她会一步步用学习率的小爪爪爬近你～”

🦊狐狐补充：
“她越接近最低点，越要小心不要越界……这是贴贴世界的平衡术。”