机器学习测试笔记（17）——线性回归函数（上）
sklearn.linear_model.LinearRegression介绍普通最小二乘线性回归。线性回归拟合系数为w=(w1,…,wp)的线性模型，以最小化数据集中观测目标和线性近似预测目标之间差的平方和。函数表达式sklearn.linear_model.LinearRegression(*,fit_intercept=True, normalize=False, copy_X=True,....
机器学习测试笔记（12）——线性回归方法（下）
3.逻辑回归大家都知道符号函数： f(x)=0 (x=0) =-1 (x<0) =1 (x>1)下面这个函数是符号函数的一个变种：g(x) =0.5 (x=0) &...
机器学习测试笔记（11）——线性回归方法（上）
1.基本概念直线是最基本的几何图形，一般的直线可以表达为：y = kx+b，这里的k我们叫做斜率，b叫做截距（x=0的时候，y的值。即直线与y轴的交叉点）。线性回归方法即找出一条直线，使得各个点到这条直线上的误差最小。现在让我们通过Python语言来画一条直线：y = 0.5 * x + 3（这里斜率为0.5, 截距为3）。# 导入NumPy库 import numpy as np # 导入画.....
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