机器学习算法原理解析 - 集成
1. 集成学习（Ensemble learning） 基本思想：让机器学习效果更好，如果单个分类器表现的很好，那么为什么不适用多个分类器呢？ 通过集成学习可以提高整体的泛化能力，但是这种提高是有条件的： （1）分类器之间应该有差异性； （2）每个分类器的精度必须大于0.5 ...
原文：机器学习算法原理解析 - 回归
.线性回归 简述： 在统计学中，线性回归 Linear Regression 是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合 自变量都是一次方 。只有一个自变量的情况称为简单回归，大于一个自变量情况的叫做多元回归。 . 举个例子说明线性回归 数据：工资和年龄 个特征，即 个自变量 目标：预测银行会 ...
2018-10-08 22:32 0 1357 推荐指数：
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