scikit-learn 线性回归算法库小结
scikit-learn对于线性回归提供了比较多的类库,这些类库都可以用来做线性回归分析,本文就对这些类库的使用做一个总结,重点讲述这些线性回归算法库的不同和各自的使用场景。……
scikit-learn对于线性回归提供了比较多的类库,这些类库都可以用来做线性回归分析,本文就对这些类库的使用做一个总结,重点讲述这些线性回归算法库的不同和各自的使用场景。……
线性回归可以说是机器学习中最基本的问题类型了,这里就对线性回归的原理和算法做一个小结。……
如果想从事数据科学,但是又没有数学背景,那么有多少数学知识是做数据科学所必须的?
统计学是学习数据科学绕不开的一门数学基础课程,但数据科学也经常会涉及数学中的其他领域。
数据科学使用算法进行预测,这些算法称为机器学习算法,有数百种之多。有人总结了数据科学中最常用的6种算法,已经掌握它们分别需要哪些数学知识。……
Sklearn安装简介及入门示例。
定义模型:线性回归、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机、k近邻算法……
逻辑回归虽然带有回归字样,但是逻辑回归属于分类算法。逻辑回归可以进行多分类操作,但由逻辑回归算法本身性质决定其更常用于二分类。……
线性回归模型算是机器学习中非常简单的一个模型了,它主要用于寻找变量之间的因果关系,希望能够通过一个线性组合来表述特征与目标之间存在的关系。……
线性回归是利用数理统计中回归分析,来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法,运用十分广泛。其表达形式为y = w’x+e,e为误差服从均值为0的正态分布。 [1]
回归分析中,只包括一个自变量和一个因变量,且二者的关系可用一条直线近似表示,这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量,且因变量和自变量之间是线性关系,则称为多元线性回归分析。……