回归问题

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茗君（Major_S） 2021-08-02 15:10:59 ©著作权

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回归问题回归问题回归问题

1.机器学习模型评估的方法总结（回归、分类模型的评估）

2.scikit-learn 线性回归模型的score函数，返回值是决定系数R^2

3.十三种回归模型预测房价

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关键词：机器学习 / 回归文章目录回归问题是什么生成数据最小二乘法学习一元线性回归模型最小二乘法学习多元线性回归模型梯度下降法学习回归模型回归问题是什么回归问题是除了分类问题以外，机器学习中另一个经典问题。本节我们以从房价预测为问题背景，逐步介绍分类问题及其相关算法。回归的目的是想拟合一组数据的输入和输出之间的映射关系，进而用得到的拟合模型对未知的样本进行预测。分类和回归的最显著区别，是输出变

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线性回归问题 Model（fuaction set）一次模型：y = b + w * x w 和 b 可以表示任何值，所以说一共有无穷多的function。线性模型 \[ y = b + \sum{w_i*x_i} \] \[ x_i:表示各种输入的值，如身高、体重、cp值等等，统称为fea ...

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Given a labeled training set learn a general mapping which associates previously unseen independent test data with their correct continuous prediction.回归问题和分类问题很相似，区别在于回归问题的输出是一个连续值。上图是训练数据和对应的连续值的

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1 回归问题回归在数学上来说是给定一个点集，能够找一条曲线去拟合。这里面的“找一条”曲线不是漫无边际的找，而是先假定曲线的形式，如：直线、二次曲线等等，然后来学习确定曲线的各项参数。一方面，算法没有那么神奇，不能够告诉我们用什么类型的曲线拟合最好；另一方面，如果最初的假定就错了（用直线拟合最好，但是认为选择了二次曲线），最终的效果也是不好的。2 线性回归就是通过学习一条直线来拟合样本点。

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李宏毅老师机器学习第二部分：回归问题Let's go!一、回归的定义二、回归模型建立步骤三、一元线性模型与多元线性模型3.1 一元线性模型3.2 多元线性模型四、模型评估4.1 损失函数4.2 梯度下降4.2.1 只有一个参数w4.2.2 有两个参数w和b4.2.3 等高线图五、过拟合问题六、优化6.1 模型合并6.2 加入正则化项 Let’s go!在开始回归问题分析之前首先让我们回顾一下第一

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