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线性回归小结

时间:2019-08-24 09:34:41      阅读:74      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:学习   输出   代码   等价   实现   输入   变化   任务   输入输出   

根据输入输出变量的不同类型,对预测任务给予不同的名称:输入变量与输出变量均为连续变量的预测问题称为回归问题,输出变量为有限个离散变量的预测问题称为分类问题,输入变量与输出变量均为变量序列的预测问题称为标注问题。这里对线性回归的原理 算法和代码实现做一个小结。

1 线性回归的原理

回归用于预测输入变量和输出变量之间的关系,特别是当输入变量的值发生变化时,输出变量的值随之发生的变化。回归模型是表示从输入变量到输出变量之间映射的函数,回归问题的学习等价于函数拟合:选择一条函数曲线使其很好地拟合已知数据且很好地预测未知数据。

2 线性回归算法

3 线性回归的代码实现

4 线性回归的示例

5 线性回归总结

线性回归小结

标签:学习   输出   代码   等价   实现   输入   变化   任务   输入输出   

原文地址:https://www.cnblogs.com/eugene0/p/11403246.html

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