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相关分析：2个或两个以上的变量之间的相关程度及大小的统计方法；

回归分析：存在相关关系的变量间的数学表达式，并进行统计推断的一种统计方法

分类方式：

变量数目：一元回归（1个X，一个Y）；多元回归（多个X，一个Y）

自变量与因变量的表现形式：线性和非线性

一元线性回归，一元非线性回归、多元线性回归、多元非线性回归

案例：

可以基于回归方程预测出更多的值。

希望构造的方程偏差小。

回归分析的步骤：

确定变量

确定回归模型，建立回归方程

对回归方程做检验

利用回归方程预测

一元线性回归

因变量：y （被预测，被解释的变量）

自变量: x （预测或解释因变量的变量）

最小二乘法求解：

最小二乘法的由来：（成立原因）

需要拟合的平面： $h_\theta (x) = \theta _0 + \theta_1 x_1 + \theta_2 x_2$

整合： $h_{\theta} (x) = \sum_{i=0}^{n} \theta_i x_i= \theta ^T x$

误差：真实值与预测值之间的误差,对于每个样本都有 $y^{(i)} = \theta^Tx^{(i)} + \varepsilon ^{(i)}$ (1)，误差是独立同分布，并且满足高斯分布： $p(\varepsilon ^{(i)}) = \frac{1}{\sqrt{2 \pi}\sigma } exp(-\frac{(\varepsilon ^{(i)})^2}{2\sigma ^2})$ (2)

将（1）代入（2）： $p(y^{(i)}|x^{(i)}; \theta) = \frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma } exp(-\frac{(y^{(i)} - \theta^T x^{(i)})^2}{2 \sigma ^2})$ 含义：什么样的 $\theta$ 以及 x组合，使得其成为y的可能性最高

似然函数：什么样的参数与数据组合后，组成y的概率最高；希望所有样本的效果都达到较好的结果： $L(\theta) = \prod_{i=1}^{m} p(y^{(i)}| x^{(i)}; \theta) = \prod_{i=1}^{m} \frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma } exp(-\frac{(y^{(i)} - \theta^T x^{(i)})^2}{2 \sigma ^2})$

对数似然： $log L(\theta) = \prod_{i=1}^{m} p(y^{(i)}| x^{(i)}; \theta) = log \prod_{i=1}^{m} \frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma } exp(-\frac{(y^{(i)} - \theta^T x^{(i)})^2}{2 \sigma ^2})$

化简对数似然： $\sum_{i=1}^{m} log \prod_{i=1}^{m} \frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma } exp(-\frac{(y^{(i)} - \theta^T x^{(i)})^2}{2 \sigma ^2}) = m log(\frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma }) - \frac{1}{2 \sigma^2} \sum_{i=1}^{m}(y^{(i)} - \theta^T x^{(i)})^2$

让对数似然越大越好：即需要最小化后半部分： $J(\theta) = \frac{1}{2}\sum_{i=1}^{m}(y^{(i)} - \theta^T x^{(i)})^2$ -- 最小二乘法

针对问题的求解：利用因变量的观测值y，与估计值之间的离差平方和最小

求其极小值点 --- 求偏导：

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