機器學習-線性回歸（基於R語言）
基本概念 利用線性的方法，模擬因變量與一個或多個自變量之間的關系。自變量是模型輸入值，因變量是模型基於自變量的輸出值。 因變量是自變量線性疊加和的結果。 線性回歸模型背后的邏輯——最小二乘法計算線性系數 最小二乘法怎么理解？ 它的主要思想就是求解未知參數，使得理論值與觀測值之差 ...
原文：機器學習-回歸中的相關度和R平方值
. 皮爾遜相關系數 Pearson Correlation Coefficient . 衡量兩個值線性相關強度的量 . 取值范圍 , 正相關： gt , 負相關： lt , 無相關： . 要理解Pearson相關系數，首先要理解協方差 Covariance ，協方差是一個反映兩個隨機變量相關程度的指標，如果一個變量跟隨着另一個變量同時變大或者變小，那么這兩個變量的協方差就是正值，反之相反，公式如 ...
2019-03-02 16:07 0 1399 推薦指數：
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