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动态网页模板下载_重庆网络营销渠道_网站推广的方式有哪些?_网站开发制作培训学校

时间:2025/7/10 0:39:34来源:https://blog.csdn.net/qq_45791939/article/details/144412266 浏览次数:0次
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1. 回归的基本概念
在机器学习的有监督学习中,回归(Regression)是一种常见的任务,它的目标是通过观察数据来建立一个模型,用一个或多个自变量来预测因变量的值。

回归分析通常用于: a.预测,基于已有数据,预测未知的数据,b. 解释关系,分析自变量与因变量之间的关系和影响。

回归任务举例: 根据房屋的面积、位置、房龄等信息,预测房屋的市场价格。

回归模型的类型: 线性回归(Linear Regression)、 非线性回归(Nonlinear Regression)、岭回归(Ridge Regression)等

2. 线性回归(Linear Regression)

线性回归是最基础的回归方法,它假设自变量和因变量之间存在线性关系。常见的线性回归模型有:

在这里插入图片描述
3. 非线性回归(Nonlinear Regression)

当自变量和因变量之间的关系不再是线性时,可使用非线性回归,适用于那些数据呈现曲线而不是直线趋势的情况。这种回归模型包含了更复杂的数学关系,例如:

在这里插入图片描述

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