马鞍山化工厂爆炸>贝雷钢桥
在统计学和机器学习领域，线性回归可能是最广为人知也最易理解的算法之一。 神经网络预测预测建模主要关注的是在牺牲可解释性的情况下，尽可能最小化模型误差或做出最准确的预测。我们将借鉴、重用来自许多其它领域的算法（包括统计学）来实现这些目标。 线性回归模型被表示为一个方程式，它为输入变量到特定的权重（即系数 B），进而描述一条最佳拟合了输入变量（x）和输出变量（y）之间关系的直线。资本运营论文
我们将在给定输入值 x的条件下预测 y，线性回归学习算法的目的是到系数 B0 和 B1 的值。古典诗词百科描写辞典
我们可以使用不同的技术来从数据中学习线性回归模型，例如普通最小二乘法的线性代数解和梯
度下降优化。
线性回归大约有 200 多年的历史，并已被广泛地研究。在使用此类技术时，有一些很好的经验规则：我们可以删除非常类似（相关）的变量，并尽可能移除数据中的噪声。线性回归是一种运算
速度很快的简单技术，也是一种适合初学者尝试的经典算法。
2. Logist ic回归
Logis t ic回归是机器学习从统计学领域借鉴过来的另一种技术。它是二分类问题的首选方法。
像线性回归一样， Log is t ic回归的目的也是到每个输入变量的权重系数值。但不同的是，Logis t ic回归的输出预测结果是通过一个叫作「log is t ic函数」的非线性函数变换而来的。
log is t ic函数的形状看起来像一个大的「 S」，它会把任何值转换至 0-1 的区间内。这十分有用，因
维度打击为我们可以把一个规则应用于log is t ic函数的输出，从而得到 0-1区间内的捕捉值（例如，将阈值设置为 0.5，则如果函数值小于 0.5，则输出值为 1），并预测类别的值。
Logis t ic
由于模型的学习方式，Logis t i c回归的预测结果也可以用作给定数据实例属于类 0 或类 1的概率。
这对于需要为预测结果提供更多理论依据的问题非常有用。
与线性回归类似，当删除与输出变量无关以及彼此之间非常相似（相关）的属性后， Log is t ic回归的效果更好。该模型学习速度快，对二分类问题十分有效。
3.线性判别分析
Logis t ic回归是一种传统的分类算法，它的使用场景仅限于二分类问题。如果你有两个以上的类，那么线性判别分析算法（L D A）是首选的线性分类技术。
L D A 的表示方法非常直接。它包含为每个类计算的数据统计属性。对于单个输入变量而言，这些属性包括：
每个类的均值。
所有类的方差。
豫公网安备41160202000603
站长QQ:729038198
关于我们
投诉建议