基本术语 统计术语变量 variable 在计算机/数据库等行业也叫 属性 attribute 、特征 feature 、特性 characteristic 、字段 field 数量变量 也叫 “指标”，定性变量 也叫 “维度” 观测值 observation 也叫记录...
”回归基础系列“ 的搜索结果
大数据的统计学基础系列课程 第01周 描述性统计（均值，中位数，众数，方差，标准差，与常见的统计图表） 共33页 大数据的统计学基础系列课程 第02周 概率的基本概念，古典概型 共44页 大数据的统计学基础系列课程 ...
call by reference 与 call by value的区别与实例 ①什么叫call by value（值传递），当往方法里传递如int，double等基本类型的变量时，这就是值传递，到方法后，得到一个拷贝副本（形参），在方法里对形参做任何...
一元多元线性回归
线性回归是一种简单且广泛应用的机器学习算法，主要用于预测和分析两个变量之间的关系。线性回归模型的基本思想是建立一个线性方程来描述自变量（X）和因变量（Y）之间的关系。这个方程通常表示为 (Y = wx + b)，...
机器学习
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人工智能本系列主要是作者Python人工智能之家Keras的系列博客，涉及回归神经网络，CNN，RNN，LSTM等内容。讲解更多的Python人工智能案例及应用。基础性文章，希望对您有所帮助，如果文章中存在错误或不足之处，还请...
本系列代码主要是作者Python人工智能之Keras的系列博客，涉及回归神经网络、CNN、RNN、LSTM等内容。基础性代码，希望对您有所帮助。 人工智能学习总结成果，希望可以帮到大家，有疑问欢迎随时沟通~ 人工智能学习...
这是近期系列文章中所练习过的源代码，包含详细的注释解析，可以直接执行，包括但不限于上述内容，已经在博客中记录，近期将会发布，欢迎有需要的朋友下载学习。另外，主页专栏“Python从入门到人工智能”持续更新中...
多元线性回归是一种统计分析方法，它涉及到两个或更多的自变量，并且因变量和自变量之间是线性关系。这种方法用于确定两个或更多个变量之间的定量关系。多元线性回归模型表示因变量（Y）与自变量（X1，X2，X3等）...
此系列权作本学期机器学习课堂笔记 以后会持续更新各类算法（希望）ppt内容来自老师 每个算法的代码都同时自己编写实现和用sklearn实现了一次 欢迎批评斧正^ ^（需要numpy pandas基础） 原理 线性回归（linear ...
7.5非线性回归 Logistic Regression.mp4 7.6非线性回归应用.mp4 7.7回归中的相关度和决定系数.mp4 7.8回归中的相关性和R平方值应用.mp4 8.1Kmeans算法.mp4 8.2Kmeans应用.mp4 8.3Hierarchical clustering 层次聚类....
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拟合和回归傻傻分不清？一文带你彻底搞懂它
LASSO(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator，最小绝对值收敛和选择算子算法)是一种回归分析技术，用于变量选择和正则化。它由Robert Tibshirani于1996年提出，作为传统最小二乘回归方法的替代品。
一：分类(一)分类基础在分类问题中，你要预测的变量y是离散的值，我们将学习一种叫做逻辑回归 (Logistic Regression) 的算法，这是目前最流行使用最广泛的一种学习算法。在分类问题中，我们尝试预测的是结果是否属于...
补上之前缺失的TensorFlow基础，这两天要放五一假了，又可以把缺上的东西拿来补一补，错失了很多大厂的面试机会，也深感自己基础的不扎实。之前的逻辑回归，我们讲的是二分类问题，但是现实中，我们要做的往往是多...
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