训练和了解机器学习中的回归模型

  • 模块
  • 9 单元
初级
AI 工程师
数据科学家
学生
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回归无疑是一种最广泛使用的机器学习技术，通常在基础科学发现、业务规划和股票市场分析中使用。 此学习材料深入探讨了一些常见的回归分析（包括简单和更复杂的分析），并提供了有关如何评估模型性能的一些见解。

学习目标

在本模块中，你将：

  • 了解回归的工作原理。
  • 使用新算法：线性回归、多元线性回归和多项式回归。
  • 了解回归模型的优点和限制。
  • 使用线性回归可视化错误和成本函数。
  • 了解回归的基本评估指标。

先决条件

熟悉机器学习模型