1.算法原理 1.分類和回歸 　　分類模型和回歸模型本質一樣，分類模型是將回歸模型的輸出離散化。 　　一般來說，回歸問題通常是用來預測一個值，如預測房價、未來的天氣情況等等，例如一個產品的實際價格為500元，通過回歸分析預測值為499元，我們認為這是一個比較好的回歸分析。回歸是對真實值的一種 ...

上上一章已經學習了感知機模型、策略和算法，感知機對於分類任務有着其優點，但是該模型是在具有強假設的條件下——訓練數據集必須是線性可分的，但是如果數據集是呈現無規則的分布，那么此時如果要做分類任務，還可以考慮k近鄰（KNN），這是一種基本的分類和回歸方法，既可以做簡單的二分類也可以做復雜的多分類任務 ...

線性回歸模型的短板 嶺回歸模型 λ值的確定--交叉驗證法 嶺回歸模型應⽤ 尋找最佳的Lambda值 基於最佳的Lambda值建模 Lasso回歸模型 LASSO回歸模型的交叉驗證 Lasso回歸模型應用 ...

由於計算一般線性回歸的時候，其計算方法是： p = (X’* X)**(-1) * X’ * y 很多時候 矩陣(X’* X)是不可逆的，所以回歸系數p也就無法求解， 需要轉換思路和方法求解：加2范數的最小二乘擬合（嶺回歸） 嶺回歸模型的系數表達式： p = (X’ * X ...

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目錄 　　一元線性回歸、多元線性回歸、Logistic回歸、廣義線性回歸、非線性回歸的關系 　　什么是極大似然估計 　　邏輯斯諦回歸(Logistic回歸) 　　多類分類Logistic回歸 　　Python代碼(sklearn庫) 一元線性回歸 ...

1. 導入boston房價數據集，一元線性回歸模型，建立一個變量與房價之間的預測模型，並圖形化顯示。 代碼： 截圖： 代碼： 截圖： 2. 多元線性回歸模型，建立13個變量與房價之間的預測模型，並檢測模型好壞，並圖形化顯示檢查結果。 代碼 ...

為什么要用logistic回歸？ 在醫學領域，我們經常會遇到這樣的數據：患病與未患病、生存與死亡、陰性與陽性……這些結果都是二分類變量。如果要研究自變量與分類型因變量的關系，用多元線性回歸模型是束手無策的，因為多元線性回歸模型研究連續性因變量，並且要求總體（因變量）分布類型為正態分布 ...