产品
解决方案
文档与社区
权益中心
定价
云市场
合作伙伴
支持与服务
了解阿里云
联系我们
4008013260
售前咨询
售后服务
其他服务
我要建议
我要投诉
备案
控制台
开发者社区
首页
探索云世界
探索云世界
云上快速入门,热门云上应用快速查找
了解更多
问产品
动手实践
考认证
TIANCHI大赛
活动广场
活动广场
丰富的线上&线下活动,深入探索云世界
任务中心
做任务,得社区积分和周边
高校计划
让每位学生受益于普惠算力
训练营
资深技术专家手把手带教
话题
畅聊无限,分享你的技术见解
开发者评测
最真实的开发者用云体验
乘风者计划
让创作激发创新
阿里云MVP
遇见技术追梦人
直播
技术交流,直击现场
下载
下载
海量开发者使用工具、手册,免费下载
镜像站
极速、全面、稳定、安全的开源镜像
技术资料
开发手册、白皮书、案例集等实战精华
插件
为开发者定制的Chrome浏览器插件
探索云世界
新手上云
云上应用构建
云上数据管理
云上探索人工智能
云计算
弹性计算
无影
存储
网络
倚天
云原生
容器
serverless
中间件
微服务
可观测
消息队列
数据库
关系型数据库
NoSQL数据库
数据仓库
数据管理工具
PolarDB开源
向量数据库
热门
Modelscope模型即服务
弹性计算
云原生
数据库
物联网
云效DevOps
龙蜥操作系统
平头哥
钉钉开放平台
大数据
大数据计算
实时数仓Hologres
实时计算Flink
E-MapReduce
DataWorks
Elasticsearch
机器学习平台PAI
智能搜索推荐
人工智能
机器学习平台PAI
视觉智能开放平台
智能语音交互
自然语言处理
多模态模型
pythonsdk
通用模型
开发与运维
云效DevOps
钉钉宜搭
支持服务
镜像站
码上公益
开发者社区
云计算
文章
正文
2018.4.24-ml笔记(多元线性回归)
2018-04-24
1084
版权
版权声明:
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《
阿里云开发者社区用户服务协议
》和 《
阿里云开发者社区知识产权保护指引
》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写
侵权投诉表单
进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
简介:
numpy.dot作用于两个向量则是它们内积,作用于矩阵则是矩阵积。RMSE解决量纲问题,即单位RMSE会放大差值比较大的值,所以选用MSE更好。
numpy.dot作用于两个向量则是它们内积,作用于矩阵则是矩阵积。
RMSE解决量纲问题,即单位
RMSE会放大差值比较大的值,所以选用MSE更好。
进击的悠然
目录
相关文章
热烈的马
|
3月前
|
机器学习/深度学习
算法
数据挖掘
【Python机器学习】多项式回归、K近邻KNN回归的讲解及实战(图文解释 附源码)
【Python机器学习】多项式回归、K近邻KNN回归的讲解及实战(图文解释 附源码)
热烈的马
31
0
0
热烈的马
|
3月前
|
机器学习/深度学习
算法
数据挖掘
【Python机器学习】决策树、K近邻、神经网络等模型对Kaggle房价预测实战(附源码和数据集)
【Python机器学习】决策树、K近邻、神经网络等模型对Kaggle房价预测实战(附源码和数据集)
热烈的马
64
0
0
BioinfoGuy
|
7月前
|
机器学习/深度学习
算法
搜索推荐
【机器学习实战项目】10分钟学会Python怎么用朴素贝叶斯Bayes进行分类预测(二)
【机器学习实战项目】10分钟学会Python怎么用朴素贝叶斯Bayes进行分类预测(二)
BioinfoGuy
152
0
0
tianjixuetu
时间序列分析(3)R语言-最基础的回归模型
时间序列分析(3)R语言-最基础的回归模型
tianjixuetu
87
0
0
机器不学习我学习
|
机器学习/深度学习
算法
前端开发
【ML】关于机器学习中AdaBoost算法的学习
关于机器学习中AdaBoost算法的学习
机器不学习我学习
180
0
0
Deephub
|
机器学习/深度学习
数据采集
PyTorch
Pytorch贝叶斯深度学习库BLiTZ实现LSTM预测时序数据(一)
Pytorch贝叶斯深度学习库BLiTZ实现LSTM预测时序数据(一)
Deephub
388
1
1
Deephub
|
机器学习/深度学习
PyTorch
算法框架/工具
Pytorch贝叶斯深度学习库BLiTZ实现LSTM预测时序数据(二)
Pytorch贝叶斯深度学习库BLiTZ实现LSTM预测时序数据(二)
Deephub
582
0
2
山顶夕景
|
机器学习/深度学习
数据挖掘
数据处理
机器学习(十一)岭回归之交通流量预测
(1)线性回归的不足 对于一般地线性回归问题,参数的求解采用的是最小二乘法,其目标函数如下:
山顶夕景
1263
0
0
小詹同学
|
机器学习/深度学习
数据采集
算法
轻松玩转 Scikit-Learn 系列 —— 线性回归及 ML 相关评价标准
线性回归可能是机器学习中最简单、最基础的算法了。但一定不要因为它简单就轻视它的存在,因为它也是很多更高级机器学习算法的基础,比如多项式回归、岭回归、 LASSO 回归等。线性回归的核心归结为求解正规方程(由样本特征x所得预测值y'和实际值y差的平方和,对x求偏导并使其为0所得的方程组),也就是利用最小二乘法求解方程系数。当x为一个n维向量时,方程的物理意义也被扩展为求解一个n维超平面前的系数。在介绍线性回归之前,让我们先了解下衡量线性回归预测结果好坏的指标。
小詹同学
142
0
0
一个处女座的程序猿
|
机器学习/深度学习
算法
ML之回归预测:机器学习中的各种Regression回归算法、关键步骤配图
ML之回归预测:机器学习中的各种Regression回归算法、关键步骤配图
一个处女座的程序猿
332
0
0
热门文章
最新文章
1
阿里云商标优选交易平台操作流程、手续费及常见问题解答
2
软路由openwrt中替换国内镜像源(以阿里云为例)
3
数据中台交付专家告诉你,数据架构的分层怎样更加合理?
4
DB 与 Elasticsearch 混合之应用系统场景分析探讨
5
The Windows services that are essential to Exchange Client Access servers are not running.
6
Table是怎样炼成的:Row、RowCollection
7
redhat 5 系列 diy mini linux 之二
8
android 无法安装ApiDemos
9
全世界的webrtc开发者开发者都在吐槽为什么谷歌不能给个小的代码或者包装好的库,而不是几十G的代码!
10
跟我学jquery(六)jquery中事件详解 .
1
10_nest.js 提供者
15
2
09_Session案例
14
3
08_nest.js控制器详解
14
4
07_Restful风格接口设计
14
5
Python操作MySQL(十一)
15
6
Python类型注解(十)
14
7
Python面向对象(九)
13
8
Python模块与包(八)
10
9
Python异常处理(七)
10
10
Python文件操作(六)
11
相关课程
更多
机器学习基础与回归算法
【算法实战】9. 线性回归算法
【算法实战】7. 集成方法-随机森林
【算法实战】8. 集成方法-Adaboost
【算法实战】5. Logistic回归算法
【算法实战】4. 朴素贝叶斯算法
相关电子书
更多
纯干货|机器学习中梯度下降法的分类及对比分析
纯干货 | 机器学习中梯度下降法的分类及对比分析
机器学习中,使用Scikit-Leam简单处理文本数据
相关实验场景
更多
推荐系统入门之使用ALS算法实现打分预测
基于函数计算实现AI推理
下一篇
阿里云学生服务器免费用半年_1个月加6个月_学生验证