是的,多元线性回归方法可以被看作是机器学习中的一种监督学习方法。它通过学习已知的自变量和因变量之间的关系,建立一个模型来预测未知数据的因变量。因此,多元线性回归方法可以应用于机器学习领域中的预测建模任务。 多元线性回归方法和其他机器学习方法有何不同之处? 与其他机器学习方法相比,多元线性回归方法更加注重对...
(1)降低维度:可以利用PCA等方法降低自变量维度,舍弃一些因素后,再利用线性关系解决 (2)做一些变量变换将非线性的转成线性的,其中多项式回归就是其中一种 多项式回归模型: 即可以看作: 这样就可以转成多元线性回归: 利用多元线性回归的方法解决 补充:(1)线性关系与非线性关系:线性关系指的是自变量与因变量之间关系...
机器学习的基本方法是“找到模式，应用模式(find the pattern, apply the pattern)”，分为：2.1 有...
因此有必要对多元线性回归在机器学习相关领域一些问题的一般过程进行归纳和总结。当然这一系列步骤成立的前提在于:通过一定分析,可以预见该问题可以通过多元线性回归来解决。 2|0多元线性回归解决问题的一般方法 2|1问题抽象 当遇到一个具体问题时,首先要对具体的问题抽象成数学语言,并以恰当的数学符号来表示,从而建立...
一直在想运用机器学习算法的依据,比如机器学习算法求解出了多元线性回归的系数,用不用进行显著性检验和优度检验等过程? 关注者3 被浏览667 关注问题写回答 邀请回答 好问题 6 条评论 分享 1 个回答 默认排序乐上轻至 关注
属于。按分类来讲：机器学习有四大类，回归、分类、聚类、降维。多元线性回归就对应着机器学习中的回归...
属于。按分类来讲：机器学习有四大类，回归、分类、聚类、降维。多元线性回归就对应着机器学习中的回归...
而机器学习方法则是主要应用在人工智能的领域，主要目的是通过训练模型使得模型在预测，分类等任务上有个...
一直在想运用机器学习算法的依据,比如机器学习算法求解出了多元线性回归的系数,用不用进行显著性检验和优度检验等过程? 关注者3 被浏览672 关注问题写回答 邀请回答 好问题 6 条评论 分享 登录后你可以 不限量看优质回答私信答主深度交流精彩内容一键收藏 登录...