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fanzhh的技术笔记

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100天机器学习实践之第4~6天
逻辑回归用于解决分类问题。 这里的目的是预测被观察的当前对象所属的分类。它会给出0到1之间的离散二元结果。一个简单的例子就是一个人是否会在即将举行的选举中投票。
fanzhh
2019-08-20
4580
100天机器学习实践之第3天
多重线性回归试图在两个或更多特征与结果之间建立线性模型以拟合数据。多重线性回归的步骤与简单线性回归非常相似,区别在于评测过程。你可以用它发现对预测结果影响最大的特征及各个不同变量之间的关联。
fanzhh
2019-08-20
6980
100天机器学习实践之第2天
这是一种基于独立的变量X预测相关变量Y的方法。这种方法假设两个变量线性相关。因此,我们的目标是找到一种函数,能够根据X尽可能精确地预测Y值。
fanzhh
2019-08-20
3620
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