机器学习涉及到机器学习算法和模型的使用。对于初学者来说，这很容易让人混淆，因为“机器学习算法”经常与“机器学习模型”交替使用。这两个到底是一样的东西呢，还是不一样的东西？作为开发人员，你对排序算法、搜索算法等“...

线性回归(Linear Regression)是什么想必不用多说了。格式是这个样子的：

统计学习（statistical learning）是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的一门学科。统计学习也称为统计机器学习（statistical machine learning）。...

当改为 3 阶拟合时，多项式回归 r-squared值 0.8356924156037133 当改为 4 阶拟合时，多项式回归 r-squared值 0.8095880795746723 当改为 9 阶拟合时，多项式回归 r-squared值 -0.09435666704315328...

1. 简单线性回归import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltX = np.array([[6],[8],[10],[14],[18]])

在上一篇文章中，我们没有查看数据。如果我们查看单个损失的分布，那么在数据集中，我们会看到以下内容：

线性回归，当datx是预测变量时，daty为响应变量。这可以使用一个数据框的两列，或者是直接使用数值向量。

关于dplyr的基本操作我已经写过很多笔记了，不再赘述，这篇文章重点介绍 dplyr 的一个函数 do() 的用法。

回归分析在统计学中非常重要，目的在于了解两个或多个变量间是否相关、相关方向与强度，并建立数学模型以便观察特定变量来预测研究者感兴趣的变量。回归分析可以帮助人们了解在只有一个自变量变化时因变量的变化量。...

从许多方面来看，回归分析是统计学的核心。它其实是一个广义的概念，通指那些用一个或多个预测变量（也称为自变量或解释变量）来预测响应变量（也成因变量、效标变量或结果变量）。...