之前介紹的分類的目標變量都是標稱型數據，接下來我們將介紹連續型的數據並且作出預測，本篇介紹的是線性回歸，接下來引入局部平滑技術，能夠更好地擬合數據 本篇我們主要討論欠擬合情況下的縮減的技術，探討偏差和方差的概念。 優點：結構易於理解，計算上不復雜 缺點：對非線性的數據擬合不好 適合數值型 ...

　　Keras是一個深度學習庫，包含高效的數字庫Theano和TensorFlow。是一個高度模塊化的神經網絡庫，支持CPU和GPU。 　　本文學習的目的是學習如何加載CSV文件並使其可供Keras使用，如何使用Keras創建一個回歸問題的神經網絡模型，如何使用scikit-learn ...

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　　 　　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的計算公式，這樣，對於給定的輸入，利用該公式可以計算出相應的預測輸出。這個公式稱為回歸方程，而求回歸方程顯然 ...

[機器學習實戰-Logistic回歸]使用Logistic回歸預測各種實例 目錄 [機器學習實戰-Logistic回歸]使用Logistic回歸預測各種實例 本實驗代碼已經傳到gitee上，請點擊查收！ 一、實驗目的 二、實驗內容與設計思想 ...

一、回歸預測簡介 現在我們知道的回歸一詞最早是由達爾文的表兄弟Francis Galton發明的。Galton在根據上一年的豌豆種子的尺寸預測下一代豌豆種子的尺寸時首次使用了回歸預測。他在大量的對象上應用了回歸分析，包括人的身高。他注意到，如果雙親的高度比平均高度高的話，則他們的子女也傾向於 ...

一、簡介 1.1 比賽描述 建模零售數據的一個挑戰是需要根據有限的歷史做出決策。如果聖誕節一年一次，那么有機會看到戰略決策如何影響到底線。 在此招聘競賽中，為求職者提供位於不同地區的45家沃爾瑪商店的歷史銷售數據。每個商店都包含許多部門，參與者必須為每個商店中的每個部門預測銷售額。要添加挑戰 ...

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 ...