逻辑回归虽然名字中带有"回归",但实际上是一种用于处理分类问题的算法。其原理是通过一个逻辑函数(也称为Sigmoid函数)将特征的线性组合映射到0和1之间,从而实现对样本的分类。逻辑函数的表达式为: 实践示例 以肿瘤良恶性预测为例,假设我们有肿瘤大小和肿瘤形状两个特征,我们希望通过逻辑回归建立一个模型来预测肿瘤的...
逻辑回归虽然名字中带有"回归",但实际上是一种用于处理分类问题的算法。其原理是通过一个逻辑函数(也称为Sigmoid函数)将特征的线性组合映射到0和1之间,从而实现对样本的分类。逻辑函数的表达式为: 实践示例 以肿瘤良恶性预测为例,假设我们有肿瘤大小和肿瘤形状两个特征,我们希望通过逻辑回归建立一个模型来预测肿瘤的...
逻辑回归虽然名字中带有"回归",但实际上是一种用于处理分类问题的算法。其原理是通过一个逻辑函数(也称为Sigmoid函数)将特征的线性组合映射到0和1之间,从而实现对样本的分类。逻辑函数的表达式为: 实践示例 以肿瘤良恶性预测为例,假设我们有肿瘤大小和肿瘤形状两个特征,我们希望通过逻辑回归建立一个模型来预测肿瘤的...
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## 1. 线性回归 算法原理 线性回归是一种用于建立预测模型的经典算法。其原理是通过找到一条直线(或者更高维度的超平面),使得该直线与样本数据的残差平方和最小化。这条直线的表达式为: 其中$w_i$ 是模型的权重参数,$b$ 是偏置项,$x_i$ 是样本的特征值,$y$ 是模型的预测值。
## 1. 线性回归 算法原理 线性回归是一种用于建立预测模型的经典算法。其原理是通过找到一条直线(或者更高维度的超平面),使得该直线与样本数据的残差平方和最小化。这条直线的表达式为: 其中$w_i$ 是模型的权重参数,$b$ 是偏置项,$x_i$ 是样本的特征值,$y$ 是模型的预测值。
## 1. 线性回归 算法原理 线性回归是一种用于建立预测模型的经典算法。其原理是通过找到一条直线(或者更高维度的超平面),使得该直线与样本数据的残差平方和最小化。这条直线的表达式为: 其中$w_i$ 是模型的权重参数,$b$ 是偏置项,$x_i$ 是样本的特征值,$y$ 是模型的预测值。
## 1. 线性回归 算法原理 线性回归是一种用于建立预测模型的经典算法。其原理是通过找到一条直线(或者更高维度的超平面),使得该直线与样本数据的残差平方和最小化。这条直线的表达式为: 其中$w_i$ 是模型的权重参数,$b$ 是偏置项,$x_i$ 是样本的特征值,$y$ 是模型的预测值。
## 1. 线性回归 算法原理 线性回归是一种用于建立预测模型的经典算法。其原理是通过找到一条直线(或者更高维度的超平面),使得该直线与样本数据的残差平方和最小化。这条直线的表达式为: 其中$w_i$ 是模型的权重参数,$b$ 是偏置项,$x_i$ 是样本的特征值,$y$ 是模型的预测值。