機器學習多元線性回歸的數學原理推導
可以知道，KNN算法是一種非參數學習的算法，而多元線性回歸算法是一種參數學習的算法，另外KNN算法沒有 ...
原文：機器學習——線性回歸的原理，推導過程，源碼，評價
.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 的列，這是，我們就能夠將模型表示為如下的形式： .殘差的解釋 根據上述的模型，我們可以表示出樣本的標簽值與模型預測值之間的表達式，如下所示： 上述式子中，根據殘差的定義： ...
2019-04-27 16:20 0 490 推薦指數：
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本文來自同步博客。 P.S. 不知道怎么如何更好地顯示數學公式和排版文章。所以如果覺得文章下面格式亂的話請自行跳轉到上述鏈接。后續我將不再對數學公式進行截圖，畢竟行內公式截圖的話排版會很亂。看原博客地址會有更好的體驗。 上一篇文章介紹如何使用sklearn進行線性回歸預測。接下來本文將深入原理 ...
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