前言 本系列为机器学习算法的总结和归纳，目的为了清晰阐述算法原理，同时附带上手代码实例，便于理解。 目录 　　 k近邻（KNN） 　　 决策树 　　 线性回归 　　 逻辑斯蒂回归 　　 朴素贝叶斯 　　 支持向量机（SVM ...

回归（Regression） ”回归到中等“ 房价预测： 回归分析（regression analysis）用来建立方程模拟两个或者多个变量之间如何关联 被预测的变量叫做：因变量（dependent variable），输出（output） 被用来进行 ...

具有L2正则化的线性最小二乘法。岭回归是一种专用于线性数据分析的有偏估计回归方法，实质上是一种改良的最小二乘估计法，通过放弃最小二乘法的无偏性，以损失部分信息、降低精度为代价获得回归系数更为符合实际、更可靠的回归方法，对病态数据的拟合要强于最小二乘法。当数据集中存在共线性的时候，岭回归就会 ...

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 ...

本笔记主要记录学习《机器学习》的总结体会。如有理解不到位的地方，欢迎大家指出，我会努力改正。 在学习《机器学习》时，我主要是通过Andrew Ng教授在mooc上提供的《Machine Learning》课程，不得不说Andrew Ng老师在讲授这门课程时，真的很用心，特别是编程 ...

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、线性回归的概念 1.1、定义 线性回归通过一个或者多个自变量与因变量之间之间进行建模的回归分析。其中特点为一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。 优点：结果易于理解，计算不复杂。 缺点：对非线性的数据拟合不好 ...