先决条件：ML |线性回归 线性回归是一种监督型学习算法, 用于计算输入(X)和输出(Y)之间的线性关系。 普通线性回归涉及的步骤是： 培训阶段：计算以最小化成本。预测输出：对于给定的查询点, 从下图...
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ML算法：使用Python进行多元线性回归
线性回归： 它是预测分析的基本类型和常用类型。这是一种统计方法, 用于对因变量和给定的一组自变量之间的关系进行建模。 有两种类型： 简单线性回归 多元线性回归 让我们讨论使用Python进行多元线性回...
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ML线性回归的波士顿房屋Kaggle挑战
波士顿房屋数据：该数据集取自StatLib库, 并由卡内基梅隆大学维护。该数据集涉及房屋城市波士顿的房价。提供的数据集具有506个实例和13个特征。 数据集描述取自 让我们建立线性回归模型, 预测房价...
线性期望介绍和使用指南
先决条件：随机变量 这篇文章是关于数学概念的，比如期望，期望的线性性。它涵盖了需要理解的主题之一 让我们考虑一下下面这个简单的问题。 问题:给定一个有6个面的骰子，掷n次，求所有结果之和的期望值 例如...
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R编程中的回归及其类型
回归分析是一种估算两个或多个变量之间关系的统计工具。总会有一个响应变量和一个或多个预测变量。回归分析被广泛用于相应地拟合数据, 并进一步预测数据以进行预测。它可以帮助企业和组织使用因变量/响应变量和自...
