主要思想 根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类，其核心是通过最优化算法寻找最佳回归系数（权重系数），主要应用于二分类。 算法原理 二分类的特点是非此即彼，其数学特性符合单位阶跃函数，在某一点会发生突变。这也符合我们现实当中的一些应用场景（比如分数从0 到 60会很容易，越往上你所花的时 ...
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2020-06-17 19:55:29
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1、什么是回归算法 回归算法是监督型算法的一种，通过利用测试集数据来建立模型，再利用这个模型训练集中的数据进行处理的算法。线性回归旨在寻找到一根线，这个线到到达所有样本点的距离的和是最小的。常用在预测和分类领域。 2、回归和分类的区别： 3、机器学习回归算法可以干什么？ （1）房价预测 （2）销售额 ...
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2020-06-16 13:11:59
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5.线性回归算法： https://www.cnblogs.com/a132/p/13086236.html 6.逻辑归回： https://www.cnblogs.com/a132/p/13086370.html 1.手写数字数据集 from sklearn.datasets import loa ...
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2020-06-10 17:20:14
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1.本节重点知识点用自己的话总结出来，可以配上图片，以及说明该知识点的重要性 回归算法的含义： 线性回归的含义： 2.思考线性回归算法可以用来做什么？（大家尽量不要写重复） 答：线性回归的预测模型虽然是一元（线性）方程，但现实中很多应用场景符合这个模型，例如商品的价格与商品的销量之间的关系。 3.自 ...
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2020-06-09 10:06:42
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1.本节重点知识点用自己的话总结出来，可以配上图片，以及说明该知识点的重要性。2.思考线性回归算法可以用来做什么？（大家尽量不要写重复）3.自主编写线性回归算法 ，数据可以自己造，或者从网上获取。（加分题） 1答： 2答：可以获取天气网站的数据，就是包括温度湿度，晴天或者阴天等，获取一个季度的数据， ...
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2020-06-09 00:05:25
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一、线性回归的概念 1.1、定义 线性回归通过一个或者多个自变量与因变量之间之间进行建模的回归分析。其中特点为一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。 优点：结果易于理解，计算不复杂。 缺点：对非线性的数据拟合不好。 适用数据类型：数值型和标称型。 1.2、分类 一元线性回归：涉及到的变量只有一 ...
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2020-05-20 12:03:58
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我在公司里做了一段时间Python数据分析和机器学习的工作后，就尝试着写一本Python数据分析方面的书。正好去年有段时间股票题材比较火，就在清华出版社夏老师指导下构思了这本书。在这段特殊时期内，夏老师和出版社的其它老师为这本书到处奔走，终于在近期上市。 《基于股票大数据分析的Python入门实战 ...
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2020-05-17 13:35:35
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1.用自己的话描述一下，什么是逻辑回归，与线性回归对比，有什么不同？ 逻辑回归本质上是一个线性回归模型，是一种用来解决二分类问题的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性。 2.自述一下什么是过拟合和欠拟合？ （1）过拟合：其实就是所建的机器学习模型或者是深度学习模型在训练样本中表现得过于优越，太过贴 ...
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2020-04-26 01:26:29
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1.本节重点知识点用自己的话总结出来，可以配上图片，以及说明该知识点的重要性 （1）什么是线性回归算法 回归：人们在测量事物的时候因为客观条件所限，求得的都是测量值，而不是事物真实的值，为了能够得到真实值，无限次的进行测量，最后通过这些测量数据计算回归到真实值，这就是回归的由来。 （2）回归和分类的 ...
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2020-04-22 18:08:07
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1.本节重点知识点用自己的话总结出来，可以配上图片，以及说明该知识点的重要性 （1）思维导图 （2）回归算法 （3）梯度下降 （4）损失函数 2.思考线性回归算法可以用来做什么？ 可以处理回归问题：例如房价预测，温度预测等 也可以处理分类问题：例如天气预测等 3.自主编写线性回归算法 ，数据可以自己 ...
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2020-04-22 16:38:32
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