监督学习实战(一):线性回归与回归模型的完整流程
从最小二乘原理出发,用真实房价数据完整走一遍线性回归实战:一元与多元回归、多项式回归与过拟合、正则化(岭回归/Lasso)、模型评估指标(MSE/MAE/R²),并讲解数据标准化与交叉验证,是回归类机器学习问题的入门实战课。
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从最小二乘原理出发,用真实房价数据完整走一遍线性回归实战:一元与多元回归、多项式回归与过拟合、正则化(岭回归/Lasso)、模型评估指标(MSE/MAE/R²),并讲解数据标准化与交叉验证,是回归类机器学习问题的入门实战课。
系统讲解机器学习模型评估与选择:训练/验证/测试集划分、交叉验证原理、偏差方差权衡与学习曲线、过拟合识别与缓解、网格搜索与随机搜索超参调优、模型对比与最终选型决策。