的可解釋性；(5)蘊含機器學習中的很多重要思想。2、線性回歸問題與分類問題的區別在於其標記結果的連續性和 ...

有通用性 回歸算法就是在不斷的自身迭代的減少誤差來使得回歸算法的預測結果可以越發的逼近真實結果 線性 ...

線性回歸 回歸問題的目標值是連續性的值，而分類問題的目標值是離散型的值。 回歸處理的問題為預測： 預測房價 銷售額的預測 設定貸款額度 總結：上述案例中，可以根據事物的相關特征預測出對應的結果值 線性回歸在生活中的映射（現實生活中就 ...

回歸，我第一次看到回歸的時候，想的就是回歸是什么意思？后來看了一個答案解釋很有意思，回歸這個詞來自於生物學，在調查父母與子代身高問題的時候，發現父母如果過高的話，子女就會比父母矮一點，如果父母矮的話，子女又會比父母高，這使得身高不會向高矮倆個極端發展，而是趨於回到中心，后來做統計的時候引入統計學 ...

0.線性回歸 　　做為機器學習入門的經典模型，線性回歸是絕對值得大家深入的推導實踐的，而在眾多的模型中，也是相對的容易。線性回歸模型主要是用於線性建模，假設樣本的特征有n個，我們通常將截距項也添加到特征向量x中，即在x中添加一個全為1的列，這是，我們就能夠將模型表示為如下的形式： 1.殘差 ...

　　 　　回歸模型是機器學習中很重要的一類模型，不同於常見的分類模型，回歸模型的性能評價指標跟分類模型也相差很大，這里簡單基於工作中的一點實踐來記錄一下基於sklearn庫計算回歸模型中常用的四大評價指標主要包括：explained_variance_score ...

機器學習基礎（二） 目錄 機器學習基礎（二） 3 分類算法 3.1 常用分類算法的優缺點？ 3.2 分類算法的評估方法 3.3 正確率能很好的評估分類算法嗎 3.4 什么樣的分類器是最好 ...

參考鏈接：https://www.cnblogs.com/Zhi-Z/p/8728168.html 具體更詳細的可以查閱周志華的西瓜書第二章，寫的非常詳細~ 一、機器學習性能評估指標 1.准確率(Accurary) 准確率是我們最常見的評價指標，而且很容易理解，就是被分對 ...