在本文中，首先简要解释一下 混合密度网络 MDN （Mixture Density Network）是什么，然后将使用Python 代码构建 MDN 模型，最后使用构建好的模型进行多元回归并测试效果。...
基于树的算法在机器学习生态系统中是众所周知的，它们以主导表格的监督任务而闻名。在学习过程中，树的分裂标准只关注相关特征和有用值的范围，所以给定一组表格特征和要预测的目标，无需太多配置和特定的预处理就可以得到令...
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线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。其表达形式为y = w'x+e，e为误差服从均值为0的正态分布。...
机器学习大体上分为分类算法、聚类算法、降维算法、回归算法，其中分类、聚类主要用来处理离散变量预测，降维是数据预处理的方法，回归主要用来处理连续变量预测。前面基于鸢尾花数据集进行了各种分类、聚类、降维，后续该学...
来源：深度学习与图网络本文约4600字，建议阅读5分钟本文介绍了机器学习理论的重要性。 知其然，知其所以然。 机器学习领域近年的发展非常迅速，然而我们对机器学习理论的理解还很有限，有些模型的实验效果甚至超出了我们对基...
本文我们超越了 CAPM 的简单线性回归，探索了 Fama French (FF) 股票风险/收益的多因素模型。
在本文中，我们将使用基因表达数据。这个数据集包含120个样本的200个基因的基因表达数据。这些数据来源于哺乳动物眼组织样本的微阵列实验。
来源：专知本文约1200字，建议阅读5分钟本文内容关于使用回归来解决比较、估计、预测和因果推理等实际问题。 大多数有关回归的教科书侧重于理论和最简单的例子。然而，真正的统计问题是复杂而微妙的。这不是一本关于回归...
P(A∣B)=P(A)P(B∣A)P(B)P(A|B) = frac{P(A)P(B|A)}{P(B)} P(A∣B)=P(B)P(A)P(B∣A)
