数据分析
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跑快一点，来不及了
这个作者很懒，什么都没留下…
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机器学习--逻辑回归模型
逻辑回归模型是一种用于分类问题的统计模型。通过引入逻辑函数（如 Sigmoid 函数），将线性回归的结果映射到 0 - 1 之间的概率值，用于表示样本属于某一类别的概率。其主要目的是找到最佳的拟合参数，从而有效地对数据进行二分类，比如判断用户是否会购买某商品或者邮件是否为垃圾邮件等情况。模型训练时通常使用极大似然估计法来估计参数，以最小化预测概率和真实标签之间的差异。原创 2024-12-15 13:34:44 · 935 阅读 · 0 评论 -
机器学习--线性回归模型
线性回归是一种在统计学和机器学习中有广泛应用的回归分析方法，用于建立自变量（输入特征）与因变量（目标变量）之间的线性关系模型。基本原理是寻找一条直线（或在多维情况下是一个超平面），以最佳地拟合训练数据，使得模型的预测值与真实观测值之间的误差最小化，用于解释或预测数据。下面详细解释线性回归。原创 2024-12-09 20:22:52 · 881 阅读 · 0 评论