burning1996的博客

定义​ 在前面介绍的线性回归模型中，因变量是在一定数值区间的变量，建立的模型是表示因变量和自变量之间的线性关系。线性回归模型通常是处理因变量是连续变量的问题。因此，对于分类问题，线性回归模型不适用。由于线性回归模型的输出值是在不确定的范围内，无法对应到若干分类中。因此需要采用逻辑回归模型。​ 逻辑回归是用于处理因变量为分类变量的回归问题。常见的二分类和二项分布。函数表示逻辑回归模型的...

单变量线性回归线性回归模型定义通俗来讲，线性回归就是能够用一个模型（可能是一条直线）较为精准地描述数据之间的关系。根据已有数据集构建的线性回归模型，使用新的数据在已有的模型上进行预测得到一个预测值。下面我们用一个经典的例子–房价预测问题来说明线性回归算法。模型表示房价预测例子：我们要使用一个数据集，数据集包含某个地方的住房价格。在这里，我要根据不同房屋尺寸所售出的价格，画出我的数据集。例如...

监督学习（Supervised Learning）定义：根据已有的数据集，知道输入和输出结果之间的关系。根据这种已知的关系，训练得到一个最优的模型。也就是说，在监督学习中训练数据既有特征(feature)又有标签(label)，通过训练，让机器可以自己找到特征和标签之间的联系，在面对只有特征没有标签的数据时，可以判断出标签。监督学习的分类：回归(Regression）、分类（Classific...