Python数据挖掘—回归—逻辑回归
概念 针对因变量为分类变量而进行回归分析的一种统计方法，属于概率型非线性回归 优点：算法易于实现和部署，执行效率和准确度高 缺点：离散型的自变量数据需要通过生成虚拟变量的方式来使用 在线性回归中，因变量是连续性变量，那么线性回归能根据因变量和自变量存在的线性关系来构造回归 ...
原文：数据挖掘从入门到放弃（一）：线性回归和逻辑回归
数据挖掘算法基于线性代数 概率论 信息论推导，深入进去还是很有意思的，能够理解数学家 统计学家 计算机学家的智慧，这个专栏从比较简单的常用算法入手，后续研究基于TensorFlow的高级算法，最好能够参与到人脸识别和NLP的实际项目中，做出来一定的效果。 一 理解线性回归模型 首先讲回归模型，回归模型研究的是因变量 目标 和自变量 预测器 之间的关系，因变量可以是连续也可以离散，如果是离散的就是 ...
2020-09-24 15:10 0 734 推荐指数：
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