摘要：本文分別介紹了線性回歸、局部加權回歸和嶺回歸，並使用python進行了簡單實現。 　　在這之前，已經學習過了Logistic回歸，今天繼續看回歸。首先說一下回歸的由來：回歸是由達爾文的表兄弟Francis Galton發明的。Galton於1877年完成了第一次回歸預測，目的 ...

依舊是嘮叨一下：考完試了，該去實習的朋友都去實習了。這幾天最主要的事情應該是把win10滾回到win7了，真的還是熟悉的畫面，心情好了很多。可惜自己當初安裝的好多軟件都寫入了注冊表導致軟件用不了，好處 ...

目錄 一、機器學習是什么 二、常見概念 屬性 特征空間 特征向量 誤差 擬合 模型 調參 正則化 預測類型 三、算法分類 回歸 分類 聚類 ...

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 ...

　　線性回歸創建模型需要擬合所有的樣本點（局部加權線性回歸除外）。當數據擁有眾多特征並且特征之間關系十分復雜的時候，構建全局模型的想法就顯得太難了，也略顯笨拙。而且，實際生活中很多問題都是非線性的，不可能使用全局限性模型來擬合任何數據。 　　一種可行的方法是將數據集切分成很多份易建模的數據 ...

嘮嗑嘮嗑 依舊是每一次隨便講兩句生活小事。表示最近有點懶，可能是快要考試的原因，外加這兩天都有筆試和各種面試，讓心情變得沒那么安靜的敲代碼，沒那么安靜的學習算法。搞得第一次和技術總監聊天的時候都不太懂裝飾器這個東東，甚至不知道函數式編程是啥；昨天跟另外一個經理聊天的時候也是沒能把自己學習 ...

回歸算法 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 ...

轉自：https://www.cnblogs.com/zy230530/p/6942458.html 一，引言　　 　　前面講到的基本都是分類問題，分類問題的目標變量是標稱型數據，或者離散型數據。而回歸的目標變量為連續型，也即是回歸對連續型變量做出預測，最直接的辦法是依據輸入寫出一個目標值 ...