3分钟懂线性回归预测算法(附源码)瞅一眼,懂个概念也值得

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3分钟懂线性回归预测算法(附源码)瞅一眼,懂个概念也值得

初商 2019-08-13 22:06:26 浏览235
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线性回归(linear-regression)预测算法C++实现

上一期,和大家分享了K-means聚类算法的基本概念和实现要点(漏了的同学欢迎加公众号回顾),本期和大家介绍线性回归预测算法的基本概念和实现要点,它一般用以解决“使用已知样本对未知公式参数的估计”类问题。估计出公式参数后,进一步的,可以对未知的样本进行计算以预测(或者推荐)。

本文主要参照 http://hi.baidu.com/hehehehello/item/40025c33d7d9b7b9633aff87 进行的浓缩,原文的作者是:苏冉旭。

再次感谢原作者写出了如此通俗易懂的文章。

首先,来看看机器学习领域,几个相关的基本概念:
回归(regression):用已知样本对未知公式参数的估计。

线性回归(linear regression):回归的一种,回归函数是一次函数,

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