機器學習之線性回歸
回歸是統計學中最有力的工具之一。機器學習監督學習算法分為分類算法和回歸算法兩種，其實就是根據類別標簽分布類型為離散型、連續性而定義的。回歸算法用於連續型分布預測，針對的是數值型的樣本，使用回歸，可以在給定輸入的時候預測出一個數值，這是對分類方法的提升，因為這樣可以預測連續型數據而不僅僅是離散的類別 ...
原文：機器學習之線性回歸
輸出是一個連續的數值。 模型表示 對於一個目標值，它可能受到多個特征的加權影響。例如寶可夢精靈的進化的 cp 值，它不僅受到進化前的 cp 值的影響，還可能與寶可夢的 hp 值 類型 高度以及重量相關。因此，對於寶可夢進化后的 cp 值，我們可以用如下線性公式來表示： y b sum i n theta ix i tag 上述的線性函數就是我們的模型，學習目標就是去根據觀察的值去擬合權重參數 th ...
2019-06-05 14:25 0 825 推薦指數：
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