机器学习（ML）是人工智能（AI）和计算机科学的一个子领域，主要是利用数据和算法来模仿人的学习方式，逐步提高其准确性。使用这个树状图作为指南，以确定使用哪种ML算法来解决你的AI问题。...

在本文中，贝叶斯模型提供了变量选择技术，确保变量选择的可靠性。对社会经济因素如何影响收入和工资的研究为应用这些技术提供了充分的机会，同时也为从性别歧视到高等教育的好处等主题提供了洞察力（点击文末“阅读原文”获...

书上这里是直接写成了矩阵形式，稍微有一点抽象，这里就不做说明了。 于是可以得到残差的平均值为0，接下来求解多元线性回归模型的离差形式。

一只 股票的_beta_值通常意味着它与市场的关系，当市场变动 1%时，我们期望股票会发生多少百分比的变动（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。...

回归 regression，通常指那些用一个或多个预测变量，也称自变量或解释变量，来预测响应变量，也称为因变量、效标变量或结果变量的方法。

一般的 R 函数只能接受固定类型的数据，例如绘制热图，输入数据必须是数值型向量，数据框则不行，线性回归分析中，输入数据必须为一个数据框。因此，需要熟悉各种数据类型之间的转换。此外，在做数据转换的过程中，还要记住，有些数据...

对数几率回归（Logistic Regression），也称逻辑回归，虽然名字中含有回归，但其实是一种分类算法。找一个单调可微函数将分类任务中的真实标记与线性回归模型的预测值联系起来，是一种广义线性回归。...

多项式回归（Polynomial Regression）顾名思义是包含多个自变量的回归算法，也叫多元线性回归，多数时候利用一元线性回归（一条直线）不能很好拟合数据时，就需要用曲线，而多项式回归就是求解这条曲线。...

张量（tensor）是Pytorch中最基本的操作对象，表示一个多维矩阵，类似numpy中的ndarrays，是可以在GPU上使用以加速运算。

线性回归（Linear Regression）是回归任务中最常见的算法，利用回归方程对自变量和因变量进行建模，且因变量和自变量之间是线性关系而得名，从而可以根据已知数据预测未来数据，如房价预测、PM2.5预测等。...