机器学习--线性回归算法的原理及优缺点
一、线性回归算法的原理 回归是基于已有数据对新的数据进行预测，比如预测股票走势。这里我们主要讲简单线性回归。基于标准的线性回归，可以扩展出更多的线性回归算法。 线性回归就是能够用一个直线较为精确地描述数据之间的关系，这样当出现新的数据的时候，就能够预测出一个简单的值。 线性回归 ...
原文：回归、分类与聚类：三大方向剖解机器学习算法的优缺点
转自：http: blog.csdn.net starzhou article details 在本教程中，作者对现代机器学习算法进行一次简要的实战梳理。虽然类似的总结有很多，但是它们都没有真正解释清楚每个算法在实践中的好坏，而这正是本篇梳理希望完成的。因此本文力图基于实践中的经验，讨论每个算法的优缺点。而机器之心也在文末给出了这些算法的具体实现细节。 对机器学习算法进行分类不是一件容易的事情，总 ...
2017-08-14 09:43 0 2086 推荐指数：
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原创 2017-07-27 马文辉 MATLAB 作 者 简 介 马文辉，MathWorks中国应用工程师， 南开大学工学博士，在大数据处理与分析领域有多年研究与 ...
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