python每日一记13
K最近邻算法既可以用于分类，也可以回归，是最简单易懂的方法，但是并不常用。下面介绍线性模型算法 1、线性回归模型 得出预测值，评分，方程截距和系数 2、以上是基本的线性回归模型，存在较多的局限性，因为显示生活中的数据很复杂，我们需要找到一个能控制模型复杂度的模型来模拟现实的复杂数据。接下来就介绍岭回归： 岭回归是能设置参数避免过拟合（过拟合就是训练集表现好但是测试集表现不好，欠拟合则相反） 一般线
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