衡量線性回歸法的指標 MSE,RMS,MAE以及評價回歸算法 R Square 衡量線性回歸法的指標 對於分類問題來說，我們將原始數據分成了訓練數據集和測試數據集兩部分，我們使用訓練數據集得到模型以后使用測試數據集進行測試然后和測試數據集自帶的真實的標簽進行對比，那么這樣一來，我們就得 ...

衡量線性回歸法的指標：MSE, RMSE和MAE 舉個栗子： 對於簡單線性回歸，目標是找到a,b 使得盡可能小 其實相當於是對訓練數據集而言的，即 當我們找到a，b后，對於測試數據集而言 ，理所當然，其衡量標准可以是 但問題是，這個衡量標准和m相關。 （當10000個樣本誤差累積 ...

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（現實生活中就有線性 ...

一.什么是多元線性回歸 在回歸分析中，如果有兩個或兩個以上的自變量，就稱為多元回歸。事實上，一種現象常常是與多個因素相聯系的，由多個自變量的最優組合共同來預測或估計因變量，比只用一個自變量進行預測或估計更有效，更符合實際。因此多元線性回歸比一元線性回歸的實用意義更大。 二.多元線性回歸 ...

簡單的線性回歸算法舉例 引子 小學的時候老師出過的一道題，方程 y = w0 + w1x ，已知兩組數據，求解w0和w1 x = 1 ，y = 2 x = 2 ，y = 3 兩點確定一條直線，此時可以准確求得w0 和 w1 但是如果給了3組數據，可不可以准確求得w0 和 w1 ...

回歸是指利用樣本（已知數據），產生擬合方程，從而對（未知數據）進行預測。 用途：預測、判別合理性。 困難：①選定變量（多元）；②避免多重共線性；③觀察擬合方程，避免過度擬合；④檢驗模型的合理性。 因變量與自變量的關系：①相關關系（非確定性關系，比如物理與化學成績相關性 ...

1.本節重點知識點用自己的話總結出來，可以配上圖片，以及說明該知識點的重要性 （1）本節課的內容思維導圖 監督學習：可以用於映射出該實例的類別。 無監督學習：我們只知道特征，並不知道答案，不同的實例具有一定的相似性，把那些相似的聚集在一起。 （2）回歸與分類的區別 回歸與分類 ...