由线性回归(一)^1，我们通过数学中的极值原理推导出了一元线性回归的参数估计和多元线性回归的参数估计的拟合方程计算方法。同时为了检验拟合质量，我们引入了两种主要检验：...

高中的数学必修三有一个概念——线性拟合，其主要原理是通过对两组变量的统计值模型化。高中的的模型主要是简单的一维线性模型，在某种程度上也可以叫做一次函数，即 y = kx + b 的形式。这是一个简单的线性拟合，可以处理两...

导入数据数据处理线性回归模型性能评估支持向量机回归模型性能评估K近邻分类模型性能测评回归树进行分类性能测评树模型的优缺点集成模型进行分类性能评测...

模型正则化欠拟合与过拟合线性回归模型2次多项式回归4次多项式回归评估3种回归模型在测试数据集上的性能表现L1范数正则化Lasso模型在4次多项式特征上的拟合表现L2范数正则化...

在学习线性回归的时候，我们已经理解了什么是回归，回归就是确定变量之间相互依赖的定量关系的统计学方法。那么同样，在开始学习Logistic回归模型前，我们先来看看什么是分类问题。...

线性回归模型可以用于回归模型的学习，当我们需要用线性模型实现分类问题比如二分类问题时，需要用一个单调可微函数将线性回归的连续结果映射到分类回归真实标记的离散值上。...

同大多数算法一样，多元线性回归的准确性也基于它的假设，在符合假设的情况下构建模型才能得到拟合效果较好的表达式和统计性质较优的估计参数。...

原来是这，这还不简单嘛，不就是一个线性回归模型吗。和人工智能领域的 Hello world 级别的房价预测模型不是一样的嘛。我给他一顿解释，巴拉巴拉。。。...

逻辑回归处理的是分类问题，线性回归处理回归问题。两者都是采用极大似然估计对训练样本建模，线性回归使用最小二乘法，逻辑回归则是似然函数。...

极大似然估计(Maxinum Likelihood Estimation):利用总体的分布密度或概率分布的表达式及其样本所提供的信息求未知参数估计量的一种方法.