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線性迴歸原理推導與算法描述
時間 2021-01-12
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目錄 一、概念 二、原理與推導 三、算法描述 一、概念 線性迴歸(Linear Regression)是一種通過屬性的線性組合來進行預測的線性模型,其目的是找到一條直線或者一個平面或者更高維的超平面,使得預測值與真實值之間的誤差最小化。 二、特點 優點:結果具有很好的可解釋性(w00直觀表達了各屬性在預測中的重要性),計算熵不復雜。 缺點:對非線性數據擬合不好 使用數據類型:數值型和標稱型數據
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