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      这个推导过程虽然简单，但是偶尔会犯错，一点的失误会造成耗费大量时间。其实，这过程是根据损失函数，对w和b进行求导，解方程组，则可以得到w和b。下面详细讲解该过程。     损失函数                                                               求该式子的最小值，需要对它进行求导                ...

线性回归是最基础的算法，同时也是其他高级算法的根基，下面就和大家一起进攻基础算法之线性回归。线性回归模型是用一条曲线去拟合一个或多个自变量 x 与因变量 y 之间关系的模型，那模型的好坏关键在于真实值与预测值之间的差异 。一般表达式                                             向量表达式                        ...

      一元线性回归和多元线性回归表面意思容易理解，但是结合实际的数据集，会混乱。这也是在编写线性回归博文的时候梳理知识点发现自己的不足，同时记录下来，让有疑问的同学也可以得到答案，拨开乌云。1.在数据集上的异同一元线性回归：给定数据集，其中，样本有1个属性描述。VS多元线性回归：给定数据集，其中 ，，样本有d个属性描述。 2.向量表达式一元线性回归： ...

一、分类指标1.精确率（precision）： （预测为正的里面预测对的概率）2.召回率（recall）：（真实为正的里面预测对的概率）3.F1值： （对精确率和召回率赋不同权重进行加权调和）4.准确率（accuracy）：5.错误率（error rate）：6.ROC：绘制ROC曲线，首先对所有样本按预测概率排序，以每条样本的预测概率为阈值...