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機器學習中的回歸算法有哪些?

來源:千鋒教育
發布人:xqq
時間: 2023-10-15 21:56:46 1697378206

一、線性回歸

線性回歸是一種通過找到優異擬合線來描述變量間關系的算法。它主要用于預測連續性變量,如房價、銷售量等。

二、邏輯回歸

邏輯回歸雖名為回歸,但通常用于分類任務。它通過Sigmoid函數來估計離散值,如是/否、成功/失敗等。

三、嶺回歸

嶺回歸是一種解決共線性問題的線性回歸技術,通過加入L2正則化項來減小模型復雜度。

四、套索回歸

套索回歸同樣用于解決共線性,但通過L1正則化來實現特征選擇,只保留重要特征。

五、彈性網絡

彈性網絡結合了L1和L2正則化,既實現特征選擇又減小模型復雜度。

六、多項式回歸

多項式回歸通過將特征轉換為多項式來擬合非線性關系,更靈活地表示數據關系。

七、支持向量回歸

支持向量回歸使用支持向量機原理來解決回歸問題,尋找優異擬合超平面。

八、決策樹回歸

決策樹回歸通過分割特征空間來擬合數據,易于理解和解釋。

常見問答:

1、線性回歸與邏輯回歸有何不同?

答:線性回歸用于預測連續變量,邏輯回歸用于分類任務。

2、正則化在回歸中的作用是什么?

答:正則化用于減小模型復雜度,避免過擬合,如嶺回歸中的L2正則化。

3、支持向量回歸與支持向量機有何關聯?

答:支持向量回歸使用支持向量機的原理來解決回歸問題,尋找優異擬合超平面。

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