之前介绍的分类的目标变量都是标称型数据，接下来我们将介绍连续型的数据并且作出预测，本篇介绍的是线性回归，接下来引入局部平滑技术，能够更好地拟合数据 本篇我们主要讨论欠拟合情况下的缩减的技术，探讨偏差和方差的概念。 优点：结构易于理解，计算上不复杂 缺点：对非线性的数据拟合不好 适合数值型 ...

　　Keras是一个深度学习库，包含高效的数字库Theano和TensorFlow。是一个高度模块化的神经网络库，支持CPU和GPU。 　　本文学习的目的是学习如何加载CSV文件并使其可供Keras使用，如何使用Keras创建一个回归问题的神经网络模型，如何使用scikit-learn ...

转自：https://www.cnblogs.com/zy230530/p/6942458.html 一，引言　　 　　前面讲到的基本都是分类问题，分类问题的目标变量是标称型数据，或者离散型数据。而回归的目标变量为连续型，也即是回归对连续型变量做出预测，最直接的办法是依据输入写出一个目标值 ...

一，引言　　 　　前面讲到的基本都是分类问题，分类问题的目标变量是标称型数据，或者离散型数据。而回归的目标变量为连续型，也即是回归对连续型变量做出预测，最直接的办法是依据输入写出一个目标值的计算公式，这样，对于给定的输入，利用该公式可以计算出相应的预测输出。这个公式称为回归方程，而求回归方程显然 ...

[机器学习实战-Logistic回归]使用Logistic回归预测各种实例 目录 [机器学习实战-Logistic回归]使用Logistic回归预测各种实例 本实验代码已经传到gitee上，请点击查收！ 一、实验目的 二、实验内容与设计思想 ...

一、回归预测简介 现在我们知道的回归一词最早是由达尔文的表兄弟Francis Galton发明的。Galton在根据上一年的豌豆种子的尺寸预测下一代豌豆种子的尺寸时首次使用了回归预测。他在大量的对象上应用了回归分析，包括人的身高。他注意到，如果双亲的高度比平均高度高的话，则他们的子女也倾向于 ...

一、简介 1.1 比赛描述 建模零售数据的一个挑战是需要根据有限的历史做出决策。如果圣诞节一年一次，那么有机会看到战略决策如何影响到底线。 在此招聘竞赛中，为求职者提供位于不同地区的45家沃尔玛商店的历史销售数据。每个商店都包含许多部门，参与者必须为每个商店中的每个部门预测销售额。要添加挑战 ...

一，引言 　　尽管线性回归包含了一些强大的方法，但这些方法创建的模型需要拟合所有的样本数据。当数据拥有众多特征并且特征之间的关系比较复杂时，构建全局线性模型就会非常困难。并且，在实际生活中很多问题都是非线性的，很难通过全局线性模型来拟合所有数据。 　　解决上述非线性数据的拟合问题的一个可行 ...