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zoeyn
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2018年12月18日
线性回归
摘要: 首先回顾一下前面介绍的机器学习,这里就放一个简单的思维导图的截图在这了哈... 下面正式开始介绍线性回归。 一、线性模型 从机器学习的分类来看,线性回归属于监督学习。其目的是根据给定的特征数据找到一条可以拟合这些数据的直线,即找到一个从特征空间X到输出空间Y的最优的线性映射函数。用模型的数学表达式表
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posted @ 2018-12-18 19:17 zoeyn
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机器学习简介
摘要: 一、机器学习简介 (一)是什么? 对象:具有一定统计规律的数据 方法:监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习 目的:最小化损失函数来预测模型参数,从而使得模型具有更好的泛化能力 (二)分类 监督学习:根据带标签的数据来训练模型。分类任务、回归任务、序列标注任务 无监督学习:从未标记的训练数据来训
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posted @ 2018-12-18 15:38 zoeyn
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