人工智能机器学习三大类之回归模型(RM).doc
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1、人工智能机器学习三大类之回归模型(RM)人工智能之机器学习主要有三大类:1)分类;2)回归;3)聚类。今天我们重点探讨一下回归模型(RM)。回归不是单一的有监督学习技术,而是许多技术所属的整个类别。回归的目的是预测数值型的目标值,如预测商品价格、未来几天的PM25等。最直接的办法是依据输入写出一个目标值的计算公式,该公式就是所谓的回归方程(regressionequaTIon)。求回归方程中的回归系数的过程就是回归。回归是对真实值的一种逼近预测。回归是统计学中最有力的算法之一。回归概念:回归是一个数学术语,指研究一组随机变量(Y1,Y2 ,Yi)和另一组(X1,X2,Xk)变量之间关系的统计分
2、析方法,又称多重回归分析。其中, X1、X2,Xk是自变量,Y1,Y2,Yi是因变量。回归模型:回归模型(Regression Model)对统计关系进行定量描述的一种数学模型。它是一种预测性的建模技术,研究的是因变量(目标)和自变量(预测器)之间的关系。这种技术通常用于预测分析,时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。回归分析:回归模型重要的基础或者方法就是回归分析。回归分析是研究一个变量(被解释变量)关于另一个(些)变量(解释变量)的具体依赖关系的计算方法和理论,是建模和分析数据的重要工具。回归分析是用已知样本对未知公式参数的估计,给出一个点集D,用一个函数去拟合这个点集,并且使得点集与拟
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