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机器学习中的线性回归你理解多少

发布日期:2021-01-10 浏览次数:

机器学习中的线性回归是一种来源于经典统计学的有监督学习技术。然而,随着机器学习和深度学习的迅速兴起,因为线性(多层感知器)层的神经网络执行回归,线性回归的使用也日益激增。

这种回归通常是线性的,但是当把非线性激活函数合并到这些网络中时,它们就可以执行非线性回归。

非线性回归使用某种形式的非线性函数(例如多项式或指数)对输入和输出之间的关系进行建模。非线性回归可以用来模拟科学和经济学中常见的关系,例如,放射性分子的指数衰减或股票市场的走势与全球经济的整体走势一致。

 

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