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RSS订阅原创 机器学习-线性回归Python代码实现
线性回归是机器学习中最简单和最常见的回归问题之一。它是一种用于预测连续数值输出的统计模型，它假设自变量（输入特征）与因变量（输出）之间存在线性关系。在线性回归中，我们假设因变量与自变量之间的关系可以表示为一个直线方程：y=wx+b，其中w、b为模型的相关参数，x为输入特征，y为预测值。训练线性回归模型的步骤包括以下几个关键步骤：数据收集：收集包含自变量和因变量的样本数据。这些数据可以是实际观测值或者从其他来源获取的数据。
2023-07-11 17:01:07
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原创 机器学习-线性回归问题
监督学习已经知道数据的label，对数据集中每个样本进行算法预测，得到“正确答案”。回归问题 regression problem：预测连续指输出，如预测房价等分类问题 classification problem：预测离散值输出无监督学习是不知道数据具体的含义，比如给定一些数据但不知道它们具体的信息，对于分类问题，无监督学习可以得到多个不同的聚类，从而实现预测的功能。聚类算法 clustering algorithm 应用：组织大型的计算机集群、社交网络的分析、天文数据分析线性回归是将训练数据尽可能拟合到
2023-07-11 16:22:27
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空空如也
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