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）、回归算法总结： 回归是统计学中最有力的工具之一。机器习监督学习算法分为分类算法和回归算法两种，其实就是根据类别标签分布类型为离散型、连续性而定义的。回归算法用于连续型分布预测，针对的是数值型的样本，使用回归，可以在 ...
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2020-04-22 16:25:55
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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 回归和分类的区别最主要的一个是连续变量的预测，一个是离散变量的预测 损失函数 最小二乘法之梯度下降 梯度下降的动态图 课堂代码 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） 线性回归可以应用在流行病学里做一个 ...
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2020-04-22 13:25:49
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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）有监督：训练数据集必须是有标记，然后通过给定的训练数据和特定的算法去构造一个模型。 无监督：训练数据集没有标记，去寻找训练数据中隐藏的模式或者是对数据进行分组。 （2）线性回归原理： 线性回归在假设特证满足线性关系， ...
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2020-04-22 13:14:16
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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 连续变量预测——回归 离散变量预测——分类 线性回归 我的理解是通过对一个事物的连续观察，得出它的某个属性的浮动范围，并预测出下次的浮动范围在哪 因为机器预测和真实值会有误差，所以会用到梯度下降的方法来减少误差 沿着梯度相 ...
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2020-04-22 12:59:04
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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 线性回归就是对大量的观测数据进行处理，从而得到比较符合事物内部规律的数学表达式。也就是说寻找到数据与数据之间的规律所在，从而就可以模拟出结果，也就是对结果进行预测。解决的就是通过已知的数据得到未知的结果。简而言之就是通过大 ...
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2020-04-22 09:41:52
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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）本节课的内容思维导图 监督学习：可以用于映射出该实例的类别。 无监督学习：我们只知道特征，并不知道答案，不同的实例具有一定的相似性，把那些相似的聚集在一起。 （2）回归与分类的区别 回归与分类的区别最主要是要看预测 ...
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2020-04-22 00:17:46
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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)监督学习的分类：回归算法与分类算法 回归算法的简介： 回归算法与分类算法的区别： （2）回归算法的具体应用：房价预测、销售额预测、 （3）回归算法的定义: (4)预测值与真实值存在一定误差： （5）误差计算方法与优 ...
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2020-04-21 18:48:39
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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 线性回归的应用以及它的代码实现： 线性回归的原理： 数组和矩阵的重要特性： 对于权重的求解： 梯度下降算法原理： 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 ...
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2020-04-21 13:30:33
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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)回归与分类的区别 （2）线性回归的应用 ①房价预测②贷款额度预测③销售额预测④面积与房价的关系 （3）矩阵的乘积运算 （4）线性回归关系模型 （5）损失函数 可以计算误差的大小，值越小，说明误差也小 2.思考线性回归 ...
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2020-04-21 12:38:20
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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）。机器学习算法中回归算法的分类 2）。回归与分类的区别 3）线性回归的定义 线性回归模型建模速度快，不需要很复杂的计算，在数据量大的情况下依然运行速度很快；可以根据系数给出每个变量的理解和解释；对异常值很敏感。 线性回 ...
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2020-04-21 09:28:32
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