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Python 中的机器学习简介：简单线性回归 简单线性回归为机器学习提供了优雅的介绍。它可用于标识自变量和因变量之间的关系。使用梯度下降，可以训练基本模型以拟合一组点以供未来预测。 这是涵盖回归、梯度下降、分类和机器学习的其他基本方
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ML：机器学习中有监督学习算法的四种最基础模型的简介(基于概率的模型、线性模型、树模型-树类模型、神经网络模型)、【线性模型/非线性模型、树类模型/基于样本距离的模型】多种对比(假设/特点/决策形式等) 目录
本系列包含： 几种常见的有监督学习算法 几种常见的无监督学习算法 降维是指在保留数据特征的前提下，以少量的变量表示有许多变量的数据，这有助于降低多变量数据分析的复杂度。减少数据变量的方法有两种：一种是只选择重要的变量，不使用其余变量；另一种是基于
多项式回归可以识别自变量和因变量之间的非线性关系。本文是关于回归、梯度下降和 MSE 系列文章的第三篇。前面的文章介绍了简单线性回归、回归的正态方程和多元线性回归。 多项式回归用于最适合曲线拟合的复杂数据。它可以被视为多元线性回
目录 学习目标： 学习内容： Ⅰ. K均值聚类（K-Means Clustering） Ⅱ. 层次聚类（Hierarchical Clusteri
多元线性回归算法，即多特征量线性回归算法，用多个特征量来进行预测，如这里用多个特征量（房子面积、卧室数量、房屋楼层数、房子年龄）来预测房子的售价问题 假如有一个多特征量的机器学习问题，并且这个问题中的多个特征可以在一个相近的范围内取值，那么可以
作者主页： 爱笑的男孩。的博客_CSDN博客-深度学习,活动,python领域博主 爱笑的男孩。擅长深度学习,活动,python,等方面的知识,爱笑的男孩。关注算法,python,计算机视觉,图像处理,深度学习,pytorch,神经网络,opencv领域. https://blog.csdn.net/Code_and516?type=blog 个人简介：打工人。 持续分
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特征与标签之间的线性关系极强的数据，比如金融领域中的 信用卡欺诈，评分卡制作，电商中的营销预测等等相关的数据，都是逻辑回归的强项。虽然现在有了梯度提升树GDBT，比逻辑回归效果更好，也被许多数据咨询公司启用，但逻辑回归在金融领域，尤其是银行
