机器学习的算法

机器学习的算法 1.线性回归 预测建模主要关注的是在牺牲可解释性的情况下，尽可能最小化模型误差或做出最准确的预测。我们将借鉴、重用来自许多其它领域的算法（包括统计学）来实现这些目标。 线性回归模型被表示为一个方程式，它为输入变量找到特定的权重（即系数 B），进而描述一条最佳拟合了输入变量（x）和输出变量（y）之间关系的直线。 我们可以使用不同的技术来从数据中学习线性回归模型，例如普通最小二乘法的线

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