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《机器学习实战》第8章 预测数值型数据:回归

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本章内容

  • 线性回归
  • 局部加权线性回归
  • 岭回归和逐步线性回归
  • 预测鲍鱼年龄和玩具售价

本书前面的章节介绍了分类,分类的目标变量是标称型数据,而本章将会对连续型的数据做出预测。读者很可能有这样的疑问:“回归能用来做些什么呢?”。我的观点是,回归可以做任何事情。然而大多数公司常常使用回归法做一些比较沉闷的事情,例如销售量预测或者制造缺陷预测。我最近看到一个比较有新意的应用,就是预测名人的离婚率。

本章首先介绍线性回归,包括其名称的由来和Python实现。在这之后引入了局部平滑技术,分析如何更好地拟合数据。接下来,本章将探讨回归在“欠拟合”情况下的缩减(shrinkage)技术,探讨偏差和方差的概念。最后,我们将融合所有技术,预测鲍鱼的年龄和玩具的售价。此外为了获取一些玩具的数据,我们还将使用Python来做一些采集的工作。这一章的内容会十分丰富。