機器學習 | 算法筆記- 線性回歸（Linear Regression）
前言 本系列為機器學習算法的總結和歸納，目的為了清晰闡述算法原理，同時附帶上手代碼實例，便於理解。 目錄 k近鄰（KNN） 決策樹 線性回歸 邏輯斯蒂回歸 朴素貝葉斯 支持向量機（SVM ...
原文：機器學習經典算法具體解釋及Python實現--線性回歸（Linear Regression）算法
一 認識回歸 回歸是統計學中最有力的工具之中的一個。 機器學習監督學習算法分為分類算法和回歸算法兩種，事實上就是依據類別標簽分布類型為離散型 連續性而定義的。 顧名思義。分類算法用於離散型分布預測，如前面講過的KNN 決策樹 朴素貝葉斯 adaboost SVM Logistic回歸都是分類算法。回歸算法用於連續型分布預測。針對的是數值型的樣本，使用回歸。能夠在給定輸入的時候預測出一個數值。這是 ...
2017-07-31 08:48 0 9638 推薦指數：
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