1.线性回归 在统计学和机器学习领域，线性回归可能是最广为人知也最易理解的算法之一。 预测建模主要关注的是在牺牲可解释性的情况下，尽可能最小化模型误差或做出最准确的预测。我们将借鉴、重用来自许多其它领域的算法（包括统计学）来实现这些目标。 线性回归模型被表示为一个方程式，它为输入变量找到特定的权重（即系数B），进而描述一条最佳拟合了输入变量（x）和输出变量（y）之间关系的直线。 线性回归 例如：y=B0+B1*x 我们将在...
2024-07-08 10:27:15
