在解释上述现象之前，我们需要区分训练误差（training error）和泛化误差（generalization error）。通俗来讲，前者指模型在训练数据集上表现出的误差，后者指模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望，并常常通过测试数据集...

机器学习中的线性回归是一种来源于经典统计学的有监督学习技术。然而，随着机器学习和深度学习的迅速兴起，因为线性（多层感知器）层的神经网络执行回归，线性回归的使用也日益激增。...

原文：https://maoli.blog.csdn.net/article/details/104439681

为了简单起见，这里我们假设价格只取决于房屋状况的两个因素，即面积（平方米）和房龄（年）。接下来我们希望探索价格与这两个因素的具体关系。线性回归假设输出与各个输入之间是线性关系:...

在一些统计书籍中，我们经常会发现回归是衡量一个变量的均值与其他值的对应值之间相互关系的量度。那么让我们讨论一下该如何看待它。

相较第一场美食识别挑战赛，这次推出的比赛 2.0 难度略有增加。除了食材种类的成倍增加之外，四种食材的图片辨识度也有所降低。这对于专注于图像识别的开发者而言，相信是非常值得尝试的一次挑战！...

问题导读1.什么是机器学习模型？2.机器学习数学符号是如何认识的？3.损失函数的作用是什么？我们可能听说过机器学习、深度学习。可是我们可能觉得非常神秘或则难懂。有这种感觉，是因为对人工智能缺乏了解造成的。深度学习和...

古语常云：“大道至简”，万事万物纷繁复杂，最终却归至几个最简单的道理。我常常在想，如今很火的AI领域是否也是如此。将AI真正学懂学会的过程就像一场遥不可及的漫长攀登，起始于晦涩难懂的数学领域（高数/线代/概率论），踉跄于公...

以下文章来源于数据思践 ，作者王路情看视频学习后，你可以知道：1 回归是什么和应用场景2 线性回归的定义，问题描述和性能分析3 线性回归的原理4 基于Python和相应库执行线性回归算法温...

如果问题是研究和解决某一变量是否影响或者怎么影响其它变量，又或者是研究变量之间的关系以及关系的程度，这样的场景，我们可以使用回归的思维和方法。...