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文档简介
上海育创网络科技有限公司实战机器学习第11节利用回归预测数值型数据讲师:隔壁老王(北风网版权所有)本章内容MLearning线性回归局部加权线性回归岭回归和逐步线性回归示例1:预测鲍鱼年龄示例2:预测乐高玩具售价用线性回归找到最佳拟合直线MLearning用线性回归找到最佳拟合直线MLearning回归:对相互依赖的一组变量的关系进行分析的方法线性回归:结果容易理解,计算简单对非线性的数据你和不好
宣召最佳的你和系数平方误差公式W的矩阵表示普通最小二乘法局部加权线性回归MLearning局部加权线性回归LocallyWeightedLinearRegresssion(LWLR)解决欠拟合局部加权线性回归MLearning局部加权线性回归MLearning示例1:预测鲍鱼的年龄MLearning缩减系数来“理解”数据MLearning数据的特征比样本点还多的情况
之前的约束条件n>m(n样本数,m属性或者维度)岭回归(RidgeRegression):缩减Mxm对角线上都为1,其他都为0lasso前向逐步回归MLearning权衡偏差和方差MLearning示例:预测乐高玩具套装的价格MLearning/apis/shopping/search/v1/getting.s
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