机器学习算法学习---处理分类问题常用算法（一）
logistic回归是一种广义线性回归（generalized linear model），因此与多重线性回归分析有很多相同之处。它们的模型形式基本上相同，都具有 w‘x+b，其中w和b是待求参数，其区别在于他们的因变量不同，多重线性回归直接将w‘x+b作为因变量，即y =w‘x+b ...
原文：机器学习算法学习---处理回归问题常用算法（一）
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：数值型 标称型。 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入写出一个目标值的计算公式 这就是回归方程，其中的未知系数称作回归系数，求这些回归系数的过程就是回归。 线性回归意味着可以将输入项分别乘以一些常量，再将结果加起来得到输出。 Y XTw如何求w,常用方法就是找出使误差最小的w。 平方误差可以 ...
2019-05-08 17:14 0 1129 推荐指数：
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