機器學習-線性回歸和局部加權線性回歸
機器學習-線性回歸 本文代碼均來自於《機器學習實戰》 分類算法先說到這里，接下來說一個回歸算法 線性回歸 線性回歸比較簡單，就不怎么說了，要是模型記不得了就百度一下吧，這里列一下公式就直接上代碼了 線性回歸的一個問題就是可能會出現欠擬合現象，因為它求的是具有最小均方誤差 ...
原文：機器學習筆記—局部權重線性回歸
看下面三幅圖，x 軸是房間面積，y 軸是房價。 左圖是 y x 擬合數據集的結果。可以看到數據並不貼靠在直線上，所以擬合並不好。 中圖是y x x 擬合數據集的結果，擬合得還不錯。 右圖是y x x x x x 擬合數據集的結果，雖然曲線跟數據擬合得極好，但我們這是一個好的預測。 左圖被稱為欠擬合，數據並沒有被模型捕獲。右圖被稱為過擬合。 由以上例子可見，特征的選擇對於保證學習算法好的性能是很重要 ...
2016-03-17 21:36 0 2657 推薦指數：
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