机器学习-线性回归（基于R语言）
基本概念 利用线性的方法，模拟因变量与一个或多个自变量之间的关系。自变量是模型输入值，因变量是模型基于自变量的输出值。 因变量是自变量线性叠加和的结果。 线性回归模型背后的逻辑——最小二乘法计算线性系数 最小二乘法怎么理解？ 它的主要思想就是求解未知参数，使得理论值与观测值之差 ...
原文：机器学习-回归中的相关度和R平方值
. 皮尔逊相关系数 Pearson Correlation Coefficient . 衡量两个值线性相关强度的量 . 取值范围 , 正相关： gt , 负相关： lt , 无相关： . 要理解Pearson相关系数，首先要理解协方差 Covariance ，协方差是一个反映两个随机变量相关程度的指标，如果一个变量跟随着另一个变量同时变大或者变小，那么这两个变量的协方差就是正值，反之相反，公式如 ...
2019-03-02 16:07 0 1399 推荐指数：
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