当前位置： 首页 > article >正文 机器学习之回归 article 2025/3/26 19:50:09 1. 引言 回归分析是机器学习中的基本技术之一，广泛用于预测连续型变量。本文调研了线性回归、多项式回归、岭回归、Lasso回归及弹性网络回归，重点分析其数学原理、算法推导、求解方法及应用场景。 2. 线性回归 2.1 概述 线性回归假设因变量与自变量之间存在线性关系，其目标是找到最优拟合直线。 2.2 数学模型 给定数据集 ( {(x_i, y_i)}_{i=1}^n )，线性回归模型表示为： [ y = β 0 + β 1 x 1 查看全文 http://www.kler.cn/a/599418.html 相关文章： CES Asia 2025：科技企业出海的领航灯塔 Go常见问题与回答(上) 大数据平台各组件功能与协同作用全解析 【AndroidRTC-11】如何理解webrtc的Source、TrackSink 100天精通Python（爬虫篇）——第122天：基于selenium接管已启动的浏览器（反反爬策略） python如何创建虚拟环境 科技赋能，高端气膜料仓重塑储存新标准—轻空间 计算机二级：基础操作题 CDN基本原理剖析与代码实现测试 CSS3：深度解析与实战应用 SEO监控看板搭建：基于Data Studio的实时数据可视化 数据库锁机制 【uni-app】tabBar使用 预测蓝桥杯16届嵌入式省赛客观题 xLua_003 Lua访问C# 【前端】 el-form-item的label由于字数多自行换行调整 LeetCode hot 100 每日一题(15)——48.旋转图像 分布式环境下的重复请求防护：非Redis锁替代方案全解析 数据不外传！通过内网穿透实现绿联NAS远程访问的安全配置方案 iPaaS集成平台：企业数字化转型的加速器
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