機器學習算法學習---處理分類問題常用算法（一）
logistic回歸是一種廣義線性回歸（generalized linear model），因此與多重線性回歸分析有很多相同之處。它們的模型形式基本上相同，都具有 w‘x+b，其中w和b是待求參數，其區別在於他們的因變量不同，多重線性回歸直接將w‘x+b作為因變量，即y =w‘x+b ...
原文：機器學習算法學習---處理回歸問題常用算法（一）
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：數值型 標稱型。 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入寫出一個目標值的計算公式 這就是回歸方程，其中的未知系數稱作回歸系數，求這些回歸系數的過程就是回歸。 線性回歸意味着可以將輸入項分別乘以一些常量，再將結果加起來得到輸出。 Y XTw如何求w,常用方法就是找出使誤差最小的w。 平方誤差可以 ...
2019-05-08 17:14 0 1129 推薦指數：
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