机器学习实战笔记-预测数值型数据:回归
8. 1 用线性回归找到最佳拟合直线 线性回归 优点：结果易于理解，计算上不复杂。 缺点：对非线性的数据拟合不好。 适用数据类型：数值型和标称型数据。 回归的目的是预测数值型的目标值。最直接的办法是依据输人写出一个目标值的计算公式。 假如你想要预测姐姐男友汽车的功率大小，可能会这么计算 ...
原文：机器学习（回归预测数值型数据）
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 适合数值型和标称型数据 有回归方程，求回归方程的回归系数的过程就是回归，一旦有了回归系数，再给定了输入，做预测就非常容易。 ...
2018-05-04 13:23 0 2721 推荐指数：
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