就像朴素贝叶斯（之前在朴素贝叶斯分类中讨论）是分类任务的一个很好的起点，线性回归模型是回归任务的一个很好的起点。 这些模型受欢迎，因为它们可以快速拟合，并且非常可解释。 你可能熟悉线性回归模型的最简单形式（即使用直...

这个秘籍中，我们会创建交叉验证，它可能是最重要的模型后处理验证练习。我们会在这个秘籍中讨论 k-fold 交叉验证。有几种交叉验证的种类，每个都有不同的随机化模式。K-fold 可能是一种最熟知的随机化模式。...

◆ 在回归分析中，自变量与因变量之间满足或基本满足线性关系,可以使用线性模型进行拟合

To establish notation for future use, we’ll use

讲述了回归模型的基本原理和算法，并结合回归介绍了交叉验证的方法

训练和评估部分主要目的是生成用于测试用的pb文件，其保存了利用TensorFlow python API构建训练后的网络拓扑结构和参数信息，实现方式有很多种，除了cnn外还可以使用rnn，fcnn等。 其中基于cnn的函数也有两套，分别为tf.layer...

上述步骤是我们使用TensorFlow进行算法设计与训练的核心步骤，贯穿于具体实践中。

Python机器学习实战1：使用线性回归模型来解决波士顿房价预测和研究生入学率问题

本教程使用R介绍了具有非信息先验的贝叶斯 GLM（广义线性模型） （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ） 。

logistic回归与线性回归并成为两大回归。logistic回归解释起来直接就可以说，如具有某个危险因素，发病风险增加多少倍，听起来让人通俗易懂，线性回归相比之下其实际意义就弱了。...