机器学习---最小二乘线性回归模型的5个基本假设(Machine Learning Least Squares Linear Regression Assumptions)
在之前的文章《机器学习---线性回归(Machine Learning Linear Regression)》中说到,使用最小二乘回归模型需要满足一些假设条件。但是这些假设条件却往往是人们容易忽略的地 ...
在之前的文章《机器学习---线性回归(Machine Learning Linear Regression)》中说到,使用最小二乘回归模型需要满足一些假设条件。但是这些假设条件却往往是人们容易忽略的地 ...
线性回归, 最简单的机器学习算法, 当你看完这篇文章, 你就会发现, 线性回归是多么的简单. 首先, 什么是线性回归. 简单的说, 就是在坐标系中有很多点, 线性回归的目的就是找到一条线使得这些点都 ...
线性回归算法,是利用数理统计中回归分析,来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。 1. 梯度下降法 线性回归可以使用最小二乘法,但是速度比较慢,因此一般使用梯度下降法( ...
线性回归是机器学习中最基础的算法,掌握了线性回归算法,有利于以后更容易地理解其它复杂的算法。 线性回归看似简单,但是其中包含了线性代数,微积分,概率等诸多方面的知识。让我们先从最简单的形式开始 ...