Sklearn机器学习中的主要算法原理以及实现(线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、K-Means聚类、KNN、PCA主成分分析、BP神经网络)(附完整python版本代码)

  • Post author:
  • Post category:python



线性回归(回归)


简单线性回归(simple linear regression)

简单线性回归通常就是包含一个自变量 x 和一个因变量 y,这两个变量可以用一条直线来模拟。如果包含两个以上的自变量就叫做

多元回归(multiple regresseion)

被用来描述因变量 y 和自变量 x 以及偏差 error 之间关系的方程叫做回归模型


线性回归的目的是要得到输出向量 Y 和输入特征 X 之间的线性关系,求出



线性回归系数



。为了得到线性回归系数 θ,我们需要定义一个



损失函数



,一个极小化损失函数的优化方法,以及一



版权声明:本文为weixin_55771290原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。