机器学习之线性回归
回归是统计学中最有力的工具之一。机器学习监督学习算法分为分类算法和回归算法两种，其实就是根据类别标签分布类型为离散型、连续性而定义的。回归算法用于连续型分布预测，针对的是数值型的样本，使用回归，可以在给定输入的时候预测出一个数值，这是对分类方法的提升，因为这样可以预测连续型数据而不仅仅是离散的类别 ...
原文：机器学习之线性回归
输出是一个连续的数值。 模型表示 对于一个目标值，它可能受到多个特征的加权影响。例如宝可梦精灵的进化的 cp 值，它不仅受到进化前的 cp 值的影响，还可能与宝可梦的 hp 值 类型 高度以及重量相关。因此，对于宝可梦进化后的 cp 值，我们可以用如下线性公式来表示： y b sum i n theta ix i tag 上述的线性函数就是我们的模型，学习目标就是去根据观察的值去拟合权重参数 th ...
2019-06-05 14:25 0 825 推荐指数：
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