机器学习| K-近邻算法详解 (Python 语言描述)
机器学习 / K-近邻算法
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机器学习| K-近邻算法详解 (Python 语言描述)

最近邻算法

介绍 K-近邻算法之前，首先说一说最近邻算法。最近邻算法（Nearest Neighbor，简称：NN），其针对未知类别数据 `x`，在训练集中找到与 `x` 最相似的训练样本 `y`，用 `y` 的样本对应的类别作为未知类别数据 `x` 的类别，从而达到分类的效果。

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机器学习|多项式回归算法详解 (Python 语言描述)
机器学习 / 多项式回归
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机器学习|多项式回归算法详解 (Python 语言描述)

多项式回归介绍

在线性回归中，我们通过建立自变量 x 的一次方程来拟合数据。而非线性回归中，则需要建立因变量和自变量之间的非线性关系。从直观上讲，也就是拟合的直线变成了「曲线」。

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机器学习|线性回归三大评价指标实现『MAE, MSE, MAPE』（Python语言描述）
机器学习 / 线性回归
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机器学习|线性回归三大评价指标实现『MAE, MSE, MAPE』（Python语言描述）

对于回归预测结果，通常会有平均绝对误差、平均绝对百分比误差、均方误差等多个指标进行评价。这里，我们先介绍最常用的3个：

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机器学习|线性回归算法详解 (Python 语言描述)
机器学习 / 线性回归
22 分钟 读完 (大约 3300 个字)

机器学习|线性回归算法详解 (Python 语言描述)

线性回归

线性回归是一种较为简单，但十分重要的机器学习方法。掌握线性的原理及求解方法，是深入了解线性回归的基本要求。除此之外，线性回归也是监督学习回归部分的基石。

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