线性回归
线性回归是很常见的一种回归,线性回归可以用来预测或者分类,主要解决线性问题。
最小二乘法
线性回归过程主要解决的就是如何通过样本来获取最佳的拟合线。最常用的方法便是最小二乘法,它是一种数学优化技术,它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。
本文来自博客园,作者:Charlie_ODD,转载请注明原文链接:https://www.cnblogs.com/chihaoyuIsnotHere/p/9922368.html
分类:
【课程】模式识别与机器学习
【推荐】国内首个AI IDE,深度理解中文开发场景,立即下载体验Trae
【推荐】编程新体验,更懂你的AI,立即体验豆包MarsCode编程助手
【推荐】抖音旗下AI助手豆包,你的智能百科全书,全免费不限次数
【推荐】轻量又高性能的 SSH 工具 IShell:AI 加持,快人一步
· 10年+ .NET Coder 心语,封装的思维:从隐藏、稳定开始理解其本质意义
· .NET Core 中如何实现缓存的预热?
· 从 HTTP 原因短语缺失研究 HTTP/2 和 HTTP/3 的设计差异
· AI与.NET技术实操系列:向量存储与相似性搜索在 .NET 中的实现
· 基于Microsoft.Extensions.AI核心库实现RAG应用
· 10年+ .NET Coder 心语 ── 封装的思维:从隐藏、稳定开始理解其本质意义
· 【设计模式】告别冗长if-else语句:使用策略模式优化代码结构
· 提示词工程——AI应用必不可少的技术
· 字符编码:从基础到乱码解决
· 地球OL攻略 —— 某应届生求职总结