凡科做视频网站,深圳精准网络营销推广,wordpress 页面编辑,卢松松网站的百度广告怎么做的一、线性回归
线性回归#xff08;Linear Regression#xff09;可能是最流行的机器学习算法。线性回归就是要找一条直线#xff0c;并且让这条直线尽可能地拟合散点图中的数据点。它试图通过将直线方程与该数据拟合来表示自变量#xff08;x 值#xff09;和数值结果Linear Regression可能是最流行的机器学习算法。线性回归就是要找一条直线并且让这条直线尽可能地拟合散点图中的数据点。它试图通过将直线方程与该数据拟合来表示自变量x 值和数值结果y 值。然后就可以用这条线来预测未来的值
这种算法最常用的技术是最小二乘法Least of squares。这个方法计算出最佳拟合线以使得与直线上每个数据点的垂直距离最小。总距离是所有数据点的垂直距离绿线的平方和。其思想是通过最小化这个平方误差或距离来拟合模型。 二、逻辑回归
逻辑回归Logistic regression与线性回归类似但它是用于输出为二进制的情况即当结果只能有两个可能的值。对最终输出的预测是一个非线性的 S 型函数称为 logistic function。
目标是找到加权每个输入变量的系数值。与线性回归不同输出的预测是使用称为逻辑函数的非线性函数转换的。 三、决策树
决策树Decision Trees可用于回归和分类任务。
在这一算法中训练模型通过学习树表示Tree representation的决策规则来学习预测目标变量的值。树是由具有相应属性的节点组成的。
在每个节点上我们根据可用的特征询问有关数据的问题。左右分支代表可能的答案。最终节点即叶节点对应于一个预测值。
每个特征的重要性是通过自顶向下方法确定的。节点越高其属性就越重要。
