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文章/答案/技术大牛

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JasonhavenDai

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统计学习方法之线性回归法1.线性回归2.损失函数（Cost Function）3.梯度下降4.最小二乘法5.数据归一化6. 模型评估7.参考文献

线性回归机器学习

1.线性回归回归，统计学术语，表示变量之间的某种数量依存关系，并由此引出回归方程，回归系数。线性回归（Linear Regression），数理统计中回归分析，用来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。线性回归模型： ε表示误差项，也叫随机干扰项，即真实值和预测值之间的差异。ε服从均值为0的正态分布，其中只有一个自变量的情况称为一元线性回归，多个自变量的情况叫多元线性回归。对模型设定的假设：回归模型是正确设定的，即模型选择了正确的变量，且选

2018-04-11

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统计学习方法之概论1.基础概念2.统计学习三要素3.模型评估与模型选择、正则化和交叉验证4.分类问题、标注问题、回归问题5.学习小结

监督学习强化学习线性回归编程算法

1.基础概念统计学习是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的一门学科，也称统计机器学习。统计学习是数据驱动的学科，是一门概率论、统计学、信息论、计算理论、最优化理论及计算机科学等多个领域的交叉学科。统计学习的对象是数据，它从数据出发，提取数据的特征，抽象出数据的模型，发现数据中的知识，又回到对数据的分析与预测中去。统计学习关于数据的基本假设是同类数据具有一定的统计规律性，这是统计学习的前提。统计学习的目的就是考虑学习什么样的模型和如何学习模型。统计学习方法包括模型的假

2018-04-11

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