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线性回归算法后续

线性回归算法后续

线性回归算法主要解决回归问题(废话),但是使用线性回归一定要假装认为数据一定呈线性。其思想简单,实现容易。并且其思路就是大名鼎鼎神经网络的基础。也是很多非线性模型的基础。不像knn,其结果有很好的解释性。

思路

sklearn数据集简介

sklearn数据集简介

一:数据集划分机器学习一般的数据集会划分为两个部分:1、训练数据:用于训练,构建模型。(大家有时也会看到把训练数据划分为训练集和验证集,这往往发生在模型需要交叉验证时,目的是为了寻找更为合适的模型参数)2、测试数据:在模型检验时使用,用于评估模型是否有效

       
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