這7種回歸分析方法，資料分析師必須掌握！
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對於機器學習/資料科學的初學者來說，線性回歸，或者Logistic回歸是許多人在建立預測模型時接觸的第一/第二種方法。
由於這兩種演算法適用性 ...
文 | 軟妹
2019-07-29 11:47:07目錄對於機器學習/資料科學的初學者來說，線性回歸，或者Logistic回歸是許多人在建立預測模型時接觸的第一/第二種方法。
由於這兩種演算法適用性極廣，有些人甚至在走出校門當上資料分析師後還固執地認為回歸只有這兩種形式，或者換句話說，至少線性回歸和Logistic回歸
延伸文章資訊
- 1線性回歸- 维基百科，自由的百科全书
在统计学中，线性回归（英語：linear regression）是利用称为线性回归方程的最小平方函數对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。
- 2一文看懂七種回歸分析方法- 每日頭條
回歸分析是一種預測性的建模技術，它研究的是因變量（目標）和自變量（預測器）之間的關係。這種技術通常用於預測分析，時間序列模型以及 ...
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线性回归使用最佳的拟合直线（也就是回归线）在因变量（Y）和一个或多个自变量（X）之间建立一种关系。 多元线性回归可表示为Y=a+b1*X +b2*X2+ e，其中a ...
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