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《机器学习实战》第八章学习笔记🌞回归算法🚀

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导读 最近阅读了《机器学习实战》这本书的第八章,主要围绕回归算法进行深入学习。📚首先,了解了回归分析的基本概念,这是一种预测数值型结果的

最近阅读了《机器学习实战》这本书的第八章,主要围绕回归算法进行深入学习。📚

首先,了解了回归分析的基本概念,这是一种预测数值型结果的强大工具。🎯 在这一章节中,作者详细介绍了线性回归,它是一种最简单的回归方法,通过拟合最佳直线来预测目标值。📈 通过最小化误差的平方和,可以找到最优的模型参数。📐

接着,书中提到了局部加权线性回归(Locally Weighted Linear Regression, LWLR),这种方法在处理非线性数据时表现出色。🌈 它通过对每个点赋予不同的权重,使得模型能够更好地适应数据集中的局部模式。💫

此外,岭回归(Ridge Regression)和lasso回归也是本章的重点内容。这两种方法都是为了解决多重共线性问题而设计的,它们通过引入正则化项来限制模型复杂度,从而避免过拟合。💪

最后,我还尝试了一些实际操作,用Python实现了这些算法,并对一些真实数据集进行了预测。🐍 这些实践让我对回归算法有了更深刻的理解。📊

总之,《机器学习实战》这本书提供了丰富的理论知识和实践案例,让读者能够在机器学习领域迈出坚实的一步。🌟

机器学习 回归算法 实战

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