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ISLR线性回归笔记
编程算法
线性回归
对单个的predicter做是否有效(不等于0)的检验可以使用t-test,但是对整体做是否有效(至少有一个系数不等于0)则需要用F-test。
用户1147754
2019-05-27
914
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贝叶斯方法与正则项
线性回归
本文介绍了贝叶斯方法与正则项之间的联系,通过贝叶斯方法最大化后验概率可以得到L1正则项和L2正则项,它们等价于引入参数w的先验概率分布。在逻辑回归和线性回归中,贝叶斯方法可以最大化后验概率,得到对应的误差函数和正则项。
用户1147754
2018-01-05
765
0
ML基石_LinearModelsForClassfication
机器学习
线性回归
本文介绍了用于分类的线性模型的基本回顾,包括线性回归、逻辑回归、支持向量机、朴素贝叶斯、K近邻、决策树、随机森林、梯度提升树、神经网络等。作者通过对比各个方法的优缺点,提出了改进的随机梯度下降法、概率线性模型、OVO、OVA、Logistic回归、二分类、多分类等方案。
用户1147754
2018-01-02
577
0
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