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機器學習簡單入門筆記-線性迴歸
時間 2020-12-29
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文章目錄 一.線性迴歸分析 1.原理 2.損失函數 3.API 4.線性迴歸的評估 5.過擬合和欠擬合 6.正則化 7.帶有正則化的嶺迴歸 一.線性迴歸分析 1.原理 試圖通過屬性的線性組合來進行預測的函數: 預測結果和真實結果之間存在誤差 2.損失函數 爲了找到擬合效果最好的函數,使誤差降到最低,需要引入誤差函數來判定舞茶道大小 ----線性迴歸
7.
機器學習_學習筆記:單變量線性迴歸
8.
機器學習之預測迴歸一:簡單線性迴歸
9.
【機器學習入門】1.3線性迴歸之邏輯迴歸
10.
機器學習筆記(三)線性迴歸和邏輯迴歸
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