機器學習--K近鄰 （KNN）算法的原理及優缺點
一、KNN算法原理 K近鄰法(k-nearst neighbors,KNN)是一種很基本的機器學習方法。 它的基本思想是： 在訓練集中數據和標簽已知的情況下，輸入測試數據，將測試數據的特征與訓練集中對應的特征進行相互比較，找到訓練集中與之最為相似的前K個數據，則該測試數據對應的類別 ...
原文：機器學習--線性回歸算法的原理及優缺點
一 線性回歸算法的原理 回歸是基於已有數據對新的數據進行預測，比如預測股票走勢。這里我們主要講簡單線性回歸。基於標准的線性回歸，可以擴展出更多的線性回歸算法。 線性回歸就是能夠用一個直線較為精確地描述數據之間的關系，這樣當出現新的數據的時候，就能夠預測出一個簡單的值。 線性回歸的模型形如： 線性回歸得出的模型不一定是一條直線： 在只有一個變量的時候，模型是平面中的一條直線 有兩個變量的時候，模型是 ...
2019-10-26 23:30 0 4940 推薦指數：
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機器學習：了解線性回歸的原理
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