機器學習實戰筆記-預測數值型數據:回歸
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 ...
原文：機器學習（回歸預測數值型數據）
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 適合數值型和標稱型數據 有回歸方程，求回歸方程的回歸系數的過程就是回歸，一旦有了回歸系數，再給定了輸入，做預測就非常容易。 ...
2018-05-04 13:23 0 2721 推薦指數：
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