第3节-局部加权回归、概率解释和罗蒂斯特回归

本文介绍了机器学习中的欠拟合和过拟合概念,并详细探讨了局部加权回归、最小二乘法的概率解释、逻辑斯特回归及感知机等算法。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

  第三个视频简单介绍了欠拟合(underfitting)和过拟合(overfitting)的概念。然后开始讲解局部加权回归(locally weighted linear regression),最小二乘法的概率解释(probabilistic interpretation),逻辑斯特回归(logistic regression)和感知机(digression)。









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