回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量和自变量之间的关系。它能够表明自多个自变量对一个因变量的影响强度。这种技术通常用于预测分析、时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。回归分析是一种通过建立...

今天我们来一起学习一个除了线性回归、多项式回归外最最最简单的回归算法：岭回归，如果用等式来介绍岭回归，那么就是：

事实上与线性回归相比，多项式回归没有增加任何需要推导的东西，唯一增加的是对原始数据进行多项式特征转换，这有点类似我们在非线性问题中对特征的处理：将...

前面两篇分别介绍了分类与回归问题中各自最简单的算法，有一点相同的是它们都是线性的，而实际工作中遇到的基本都是非线性问题，而能够处理非线性问题是机器学习有实用价值的基础； 首先，非线性问题在分类与回归中的表现是不...

如果说感知机是最最最简单的分类算法，那么线性回归就是最最最简单的回归算法，所以这一篇我们就一起来快活的用两种姿势手撸线性回归吧；

逻辑回归(Logistic Regression, LR)是传统机器学习中的一种分类模型，由于算法的简单和高效，在实际中应用非常广泛。它的起源非常复杂，可以看参考引用1。具体应用实践可以看这里。...

在这篇文章中，我将对多元线性回归使用block的Gibbs采样，得出block的Gibbs采样所需的条件后验分布。然后，对采样器进行编码，并使用模拟数据对其进行测试。...

我想研究如何使用pymc3在贝叶斯框架内进行线性回归。根据从数据中学到的知识进行推断。

1-范数：即向量元素绝对值之和，matlab中可以调用函数norm(x, 1)

首先介绍一下最简单的一个推荐算法模型CBRS。在这个模型中我们用线性回归的基本思路拟合出每个用户对每个电影的评分向量，预测出用户没有评分的电影并进行推荐。...