轉自：https://www.cnblogs.com/zy230530/p/6942458.html 一，引言　　 　　前面講到的基本都是分類問題，分類問題的目標變量是標稱型數據，或者離散型數據。而回歸的目標變量為連續型，也即是回歸對連續型變量做出預測，最直接的辦法是依據輸入寫出一個目標值 ...

一，引言 　　盡管線性回歸包含了一些強大的方法，但這些方法創建的模型需要擬合所有的樣本數據。當數據擁有眾多特征並且特征之間的關系比較復雜時，構建全局線性模型就會非常困難。並且，在實際生活中很多問題都是非線性的，很難通過全局線性模型來擬合所有數據。 　　解決上述非線性數據的擬合問題的一個可行 ...

第5章 Logistic回歸 Logistic 回歸 概述 Logistic 回歸雖然名字叫回歸，但是它是用來做分類的。其主要思想是: 根據現有數據對分類邊界線建立回歸公式，以此進行分類。 須知概念 Sigmoid 函數 回歸 概念 假設現在有一些數據點，我們用一條直線對這些點進行 ...

一，引言 　　假設我們現有一些數據點，我們用一條直線對這些點進行擬合，這個擬合的過程就稱作回歸。利用logistic回歸進行分類的主要思想是：根據現有數據對分類邊界線建立回歸公式，以此進行分類。 我們知道，logistic回歸主要是進行二分類預測，也即是對於0~1之間的概率值 ...

一、綱要 　　線性回歸的正規方程解法 　　局部加權線性回歸 二、內容詳述 　　1、線性回歸的正規方程解法 　　線性回歸是對連續型的數據進行預測。這里討論的是線性回歸的例子，對於非線性回歸先不做討論。這部分內容我們用的是正規方程的解法，理論內容在之前已經解釋過了，正規方程為θ = (XT ...

　　摘要：本文分別介紹了線性回歸、局部加權回歸和嶺回歸，並使用python進行了簡單實現。 　　在這之前，已經學習過了Logistic回歸，今天繼續看回歸。首先說一下回歸的由來：回歸是由達爾文的表兄弟Francis Galton發明的。Galton於1877年完成了第一次回歸預測，目的 ...

依舊是嘮叨一下：考完試了，該去實習的朋友都去實習了。這幾天最主要的事情應該是把win10滾回到win7了，真的還是熟悉的畫面，心情好了很多。可惜自己當初安裝的好多軟件都寫入了注冊表導致軟件用不了，好處 ...

8. 1 用線性回歸找到最佳擬合直線 線性回歸 優點：結果易於理解，計算上不復雜。 缺點：對非線性的數據擬合不好。 適用數據類型：數值型和標稱型數據。 回歸的目的是預測數值型的目標值。最直接的辦法是依據輸人寫出一個目標值的計算公式。 假如你想要預測姐姐男友汽車的功率大小，可能會這么計算 ...