数据角度的模型一般指的是统计或数据挖掘、机器学习、人工智能等类型的模型，是纯粹从科学角度出发定义的。因此，我们需要降低维度数量并降低维度间共线性影响。 数据降维也被成为数据归约或数据约减，其目的是减少参与数据计算和建模维度的数量。 回归是研究自变量x对
本文为你介绍线性回归分析。一个模型就是一个公式之中，一个因变量会随着一个或多个数值型的自变量而改变的。我们能够构建的最简单的模型之一就是线性模型，我们可以假设因变量和自变量间是线性的关系。回归分方法可用于预测数值型数据以及量化预测结果与其预测变量之间关系的
K近邻算法是一种简单、易于实现的有监督机器学习算法，可用于分类和回归问题的求解。现在，来让我们了解它。监督机器学习算法是一种通过标记的输入数据来学习在给定的、新的未标记数据时产生适当输出函数的算法。在这种情况下，这些数字仅用来表示。例如，我们可以说身高是自
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