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机器学习15:线性回归模型
正则表达式
线性回归
编程算法
4.1,波士顿房价预测:线性回归(无正则化项)、Ridge回归(L2正则)、LASSO回归(L1正则)、Elasitc Net算法(L1和L2正则);
用户5473628
2019-08-08
767
0
机器学习16:逻辑回归模型
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人工智能
线性回归
逻辑回归模型是对线性回归模型解决分类任务的改进,是广义线性模型。它可以被看做是Sigmoid函数(logistic方程)所归一化后的线性回归模型,主要用于二分类问题。Sigmoid函数形式为:
用户5473628
2019-08-08
1.1K
0
机器学习11:机器学习算法目录(前)
编程算法
线性回归
监督学习
决策树
机器学习
1,误差:误差由偏差(bias)、方差(variance)和噪声(noise)组成;
用户5473628
2019-08-08
754
0
Confidence interval and Prediction interval
线性回归
置信区间估计(confidence interval estimate):利用估计的回归方程,对于自变量 x 的一个给定值 x0 ,求出因变量 y 的平均值的估计区间;
用户5473628
2019-08-08
2.6K
0
线性回归与P-value理论探讨
线性回归
sse
学习笔记
这是一篇纯学习笔记了,统计学知识: 线性回归模型: 证明SSE+SSR=SST的核心步骤如下 建立模型后,下一步就是假设检验问题,其中重要的一个概念就是P-value: 笔者认为在理解P-value时,有一篇网页很有参考价值: 标题为:T检验与p-value含义及计算公式,点击原文获取链接 .
用户5473628
2019-08-08
2.3K
0
机器学习3--过拟合:交叉检验与正则化
编程算法
线性回归
欠拟合一般是指模型没有很好的抓住数据的特征,没有对数据进行很好的拟合,使得偏差较大。这时一般要通过增加特征项或者减少正则化参数来改进模型。而过拟合一般是由于模型使用了太多的特征引起的,使得模型将部分数据的“特性”也学习到了,导致模型的泛化能力较弱。这时一般要通过删减特征项或者增大正则化参数来改进模型。
用户5473628
2019-08-08
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