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酒大暗
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2020年4月20日
作业五——线性回归算法
摘要: 【1.总结】 线性回归可以理解为:在N维空间中找一个形式像直线方程(y=ax+b)一样的函数来拟合数据。 因此,线性回归包括: 单元(单因素)线性回归 多元(多因素)线性回归 而在构建线性回归模型的过程中,我们需要选择最合适的那条线,即预测结果与真实结果误差最小,这里就涉及到一个概念:损失函数(最小
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posted @ 2020-04-20 14:55 酒大暗
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