简单的10大统计技术：线性回归、分类、无监督学习...

      原文链接 1. 线性回归 在统计学中，线性回归通过拟合因变量和自变量之间的最佳线性关系来预测目标变量。最佳拟合通过尽量缩小预测的线性表达式和实际观察结果间的距离总和来实现。没有其他位置比该形状生成的错误更少，从这个角度来看，该形状的拟合是"最佳"。线性回归的两个主要类型是简单线性回归和多元线性回归。 简单线性回归使用一个自变量通过拟合最佳线性关系来预测因变量的变化情况。 多元线性回归使

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