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注意这里的LR指的是 Linear Regression ，线性回归。而非逻辑回归 Logistic Regression ，虽然二者简称都是LR，但是后者我们还是俗称 Logistic 多点 1.1 LR的介绍 线性回归（Linear Regression）是一种用于建立自变量与连续因变量之间线性关系模型的统计学和机器学习方法。它是最简单、最常
1.1 Logistic回归的介绍 逻辑回归（ Logistic regression ，简称 LR ）是一种经典的二分类算法，它将输入特征与一个sigmoid函数进行线性组合，从而预测输出标签的概率。该算法常被用于预测离散的二元结果，例如是/否、真/假等。 优点： 实现简单。Logistic回归的参数可以用极大似然
针对单输入多输出分类预测，可采用回归的方式进行预测。 本文采用BP神经网络进行演示。 数据为1输入，5输出，总共482个样本。 输出分为五个指标，每个指标共4个评分维度，即【0 10 20 30】 保持样本均匀多样性，可将数据打乱。 若不需要打乱，上面代码改成： 训练样本数
逻辑回归的介绍 逻辑回归（Logistic regression，简称LR）虽然其中带有\\\"回归\\\"两个字，但逻辑回归其实是一个 分类 模型，并且广泛应用于各个领域之中。虽然现在深度学习相对于这些传统方法更为火热，但实则这些传统方法由于其独特的优势依然广泛应用于各个领域中。 而对于
1.1 决策树的介绍 决策树（Decision Tree，DT）是一种类似流程图的树形结构，其中内部节点表示特征或属性，分支表示决策规则，每个叶节点表示结果。在决策树中，最上方的节点称为根节点。它学习基于属性值进行分区。它以递归方式进行分区，称为递归分区。这种类似流程
✍ 作者简介： i阿极 ，CSDN Python领域新星创作者， 专注于分享python领域知识。 ✍ 本文录入于《机器学习案例》 ，本专栏精选了经典的机器学习算法进行讲解，针对大学生、初级数据分析工程师精心打造ÿ
数据集和源码请点赞关注收藏后评论区留下QQ邮箱或者私信 线性回归是利用最小二乘函数对一个或多个因变量之间关系进行建模的一种回归分析，这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。只有一个变量的称为一元回归，大于一个变量的情况叫做多元回归。
选择的feature: 开盘价 最高成交价 最低成交价 成交量 选择的预测目标: 收盘价 因为股票价格的影响因素太多，通过k线数据预测未来的价格变化基本不可行，只有当天之内的数据还有一定的关联，故feature与target都选择的是当天的数据。 为了加快数据的处理速度，提前将maria
作者：i阿极 作者简介：Python领域新星作者、多项比赛获奖者：博主个人首页 😊😊😊如果觉得文章不错或能帮助到你学习，可以点赞👍收藏📁评论📒+关注哦！👍👍👍 📜📜📜如果有小伙伴需要数据集和学习交流，文章下方有交流学习区！一起学习进步！💪 专栏案例：
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