机器学习向量化运算与回归算法的评价指标（简单线性回归问题）
的可解释性；(5)蕴含机器学习中的很多重要思想。2、线性回归问题与分类问题的区别在于其标记结果的连续性和 ...
原文：机器学习1-关于回归问题的准确性评价
网址https: book.douban.com reading 建立回归器后，需要建立评价回归器拟合效果的指标模型。 平均误差 mean absolute error :这是给定数据集的所有数据点的绝对误差平均值 均方误差 mean squared error :给定数据集的所有数据点的误差的平方的平均值，最流行 中位数绝对误差 mean absolute error ：给定数据集的所有数据点的 ...
2018-03-29 23:39 0 2541 推荐指数：
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机器学习-线性回归+回归算法的评价指标
线性回归 回归问题的目标值是连续性的值，而分类问题的目标值是离散型的值。 回归处理的问题为预测： 预测房价 销售额的预测 设定贷款额度 总结：上述案例中，可以根据事物的相关特征预测出对应的结果值 线性回归在生活中的映射（现实生活中就 ...
机器学习：回归问题
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机器学习算法中的评价指标（准确率、召回率、F值、ROC、AUC等）
参考链接：https://www.cnblogs.com/Zhi-Z/p/8728168.html 具体更详细的可以查阅周志华的西瓜书第二章，写的非常详细~ 一、机器学习性能评估指标 1.准确率(Accurary) 准确率是我们最常见的评价指标，而且很容易理解，就是被分对 ...