Interpretable Machine Learning線性迴歸
Interpretable Machine Learning線性迴歸 線性迴歸模型將目標預測爲特徵輸入的加權和。學習關係的線性使解釋變得容易。線性迴歸模型長期以來被統計學家，計算機科學家和其他解決定量問題的人所使用。 線性模型可用於模擬迴歸目標y對某些特徵x的依賴性。學習的關係是線性的，可以爲單個實例i編寫，如下所示： ϵ是我們仍然犯的錯誤，即預測和實際結果之間的差異。假設這些誤差遵循高斯分佈，這
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