衡量线性回归法的指标 MSE,RMS,MAE以及评价回归算法 R Square 衡量线性回归法的指标 对于分类问题来说，我们将原始数据分成了训练数据集和测试数据集两部分，我们使用训练数据集得到模型以后使用测试数据集进行测试然后和测试数据集自带的真实的标签进行对比，那么这样一来，我们就得 ...

衡量线性回归法的指标：MSE, RMSE和MAE 举个栗子： 对于简单线性回归，目标是找到a,b 使得尽可能小 其实相当于是对训练数据集而言的，即 当我们找到a，b后，对于测试数据集而言 ，理所当然，其衡量标准可以是 但问题是，这个衡量标准和m相关。 （当10000个样本误差累积 ...

有通用性 回归算法就是在不断的自身迭代的减少误差来使得回归算法的预测结果可以越发的逼近真实结果 线性 ...

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（现实生活中就有线性 ...

一.什么是多元线性回归 在回归分析中，如果有两个或两个以上的自变量，就称为多元回归。事实上，一种现象常常是与多个因素相联系的，由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量，比只用一个自变量进行预测或估计更有效，更符合实际。因此多元线性回归比一元线性回归的实用意义更大。 二.多元线性回归 ...

简单的线性回归算法举例 引子 小学的时候老师出过的一道题，方程 y = w0 + w1x ，已知两组数据，求解w0和w1 x = 1 ，y = 2 x = 2 ，y = 3 两点确定一条直线，此时可以准确求得w0 和 w1 但是如果给了3组数据，可不可以准确求得w0 和 w1 ...

回归是指利用样本（已知数据），产生拟合方程，从而对（未知数据）进行预测。 用途：预测、判别合理性。 困难：①选定变量（多元）；②避免多重共线性；③观察拟合方程，避免过度拟合；④检验模型的合理性。 因变量与自变量的关系：①相关关系（非确定性关系，比如物理与化学成绩相关性 ...

1.本节重点知识点用自己的话总结出来，可以配上图片，以及说明该知识点的重要性 （1）本节课的内容思维导图 监督学习：可以用于映射出该实例的类别。 无监督学习：我们只知道特征，并不知道答案，不同的实例具有一定的相似性，把那些相似的聚集在一起。 （2）回归与分类的区别 回归与分类 ...