機器學習算法原理解析 - 集成
1. 集成學習（Ensemble learning） 基本思想：讓機器學習效果更好，如果單個分類器表現的很好，那么為什么不適用多個分類器呢？ 通過集成學習可以提高整體的泛化能力，但是這種提高是有條件的： （1）分類器之間應該有差異性； （2）每個分類器的精度必須大於0.5 ...
原文：機器學習算法原理解析 - 回歸
.線性回歸 簡述： 在統計學中，線性回歸 Linear Regression 是利用稱為線性回歸方程的最小平方函數對一個或多個自變量和因變量之間關系進行建模的一種回歸分析。這種函數是一個或多個稱為回歸系數的模型參數的線性組合 自變量都是一次方 。只有一個自變量的情況稱為簡單回歸，大於一個自變量情況的叫做多元回歸。 . 舉個例子說明線性回歸 數據：工資和年齡 個特征，即 個自變量 目標：預測銀行會 ...
2018-10-08 22:32 0 1357 推薦指數：
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