摘要:本文分别介绍了线性回归、局部加权回归和岭回归,并使用python进行了简单实现。 在这之前,已经学习过了Logistic回归,今天继续看回归。首先说一下回归的由来:回归是由达尔文的表兄弟Francis Galton发明的。Galton于1877年完成了第一次回归预测,目的 ...
目录 一 什么是回归 Regression 二 什么是线性回归 Linear Regression 三 什么是单变量线性回归 Unary Linear Regression 四 什么是多元线性回归 Multiple Linear Regression 五 什么是逻辑回归 Logistic Regression 六 什么是多项式回归 Polynomial Regression 七 常见概念 欧几里 ...
2020-03-29 17:50 0 3409 推荐指数:
摘要:本文分别介绍了线性回归、局部加权回归和岭回归,并使用python进行了简单实现。 在这之前,已经学习过了Logistic回归,今天继续看回归。首先说一下回归的由来:回归是由达尔文的表兄弟Francis Galton发明的。Galton于1877年完成了第一次回归预测,目的 ...
依旧是唠叨一下:考完试了,该去实习的朋友都去实习了。这几天最主要的事情应该是把win10滚回到win7了,真的还是熟悉的画面,心情好了很多。可惜自己当初安装的好多软件都写入了注册表导致软件用不了,好处 ...
目录 一、机器学习是什么 二、常见概念 属性 特征空间 特征向量 误差 拟合 模型 调参 正则化 预测类型 三、算法分类 回归 分类 聚类 ...
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 ...
线性回归创建模型需要拟合所有的样本点(局部加权线性回归除外)。当数据拥有众多特征并且特征之间关系十分复杂的时候,构建全局模型的想法就显得太难了,也略显笨拙。而且,实际生活中很多问题都是非线性的,不可能使用全局限性模型来拟合任何数据。 一种可行的方法是将数据集切分成很多份易建模的数据 ...
唠嗑唠嗑 依旧是每一次随便讲两句生活小事。表示最近有点懒,可能是快要考试的原因,外加这两天都有笔试和各种面试,让心情变得没那么安静的敲代码,没那么安静的学习算法。搞得第一次和技术总监聊天的时候都不太懂装饰器这个东东,甚至不知道函数式编程是啥;昨天跟另外一个经理聊天的时候也是没能把自己学习 ...
回归算法 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 ...
转自:https://www.cnblogs.com/zy230530/p/6942458.html 一,引言 前面讲到的基本都是分类问题,分类问题的目标变量是标称型数据,或者离散型数据。而回归的目标变量为连续型,也即是回归对连续型变量做出预测,最直接的办法是依据输入写出一个目标值 ...