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標(biāo)簽 > 線(xiàn)性回歸
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10個(gè)重要的回歸問(wèn)題和5個(gè)重要的回歸問(wèn)題的評(píng)價(jià)指標(biāo)
如果特征 a 的增加導(dǎo)致特征 b 的增加,那么這兩個(gè)特征是正相關(guān)的。如果 a 的增加導(dǎo)致特征 b 的減少,那么這兩個(gè)特征是負(fù)相關(guān)的。在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上有兩個(gè)高...
2022-11-07 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)線(xiàn)性回歸 2157 0
最流行的10種人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)的算法
這種算法最常用的技術(shù)是最小二乘法(Least of squares)。這個(gè)方法計(jì)算出最佳擬合線(xiàn),以使得與直線(xiàn)上每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的垂直距離最小。總距離是所有數(shù)據(jù)...
2021-06-18 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)線(xiàn)性回歸 1.1萬(wàn) 0
機(jī)器學(xué)習(xí):線(xiàn)性回歸與邏輯回歸的理論與實(shí)戰(zhàn)
1、基本概念 要進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí),首先要有數(shù)據(jù)。從數(shù)據(jù)中學(xué)得模型的過(guò)程稱(chēng)為“學(xué)習(xí)”或“訓(xùn)練”。其對(duì)應(yīng)的過(guò)程中有幾個(gè)基本術(shù)語(yǔ)需要知道。 (1)訓(xùn)練集:模型訓(xùn)練...
2020-12-26 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)線(xiàn)性回歸 2267 0
詳解機(jī)器學(xué)習(xí)中的現(xiàn)狀,算法,應(yīng)用
機(jī)器學(xué)習(xí)是一門(mén)多領(lǐng)域交叉學(xué)科,廊括眾多:涉及到概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門(mén)學(xué)科。專(zhuān)門(mén)研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類(lèi)的學(xué)習(xí)行為,以獲...
2020-07-28 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)線(xiàn)性回歸 3374 0
線(xiàn)性回歸是人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)里面最基礎(chǔ)的算法
如上圖所示,藍(lán)色的點(diǎn)為樣本點(diǎn),假設(shè)x軸是房屋面積,y軸是房屋價(jià)格,那線(xiàn)性回歸就是找到這樣一條紅色的直線(xiàn),使得它對(duì)所有的樣本做出做好的擬合,也就是距離所有...
2020-03-25 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)線(xiàn)性回歸 4546 0
如何使用TensorFlow在文本中構(gòu)建線(xiàn)性回歸
線(xiàn)性建模是一種相對(duì)簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)方法,如果使用得當(dāng),可以幫助企業(yè)和用戶(hù)預(yù)測(cè)建模行為。線(xiàn)性建模允許用戶(hù)基于數(shù)據(jù)集中的值創(chuàng)建模式,然后使用該模式來(lái)預(yù)測(cè)不屬于用戶(hù)...
2020-03-20 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)線(xiàn)性回歸tensorflow 2435 0
機(jī)器學(xué)習(xí)中必學(xué)的10大算法
線(xiàn)性回歸模型被表示為一個(gè)方程式,它為輸入變量找到特定的權(quán)重(即系數(shù) B),進(jìn)而描述一條最佳擬合了輸入變量(x)和輸出變量(y)之間關(guān)系的直線(xiàn)。
2019-06-06 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)線(xiàn)性回歸 2532 0
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