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使用Logistic回归进行预测建模时，重要的是要了解预测建模的主要目标，要达到的业务目标以及达到该目标的基本步骤。 目标 在本主题中，您将学习执行以下操作： • 确定预测建模的目标 • 定义预测建模元素的术语 • 解释预测建模的基本步骤 • 识别预测建模的业务应用 • 识别业务场景数据问题

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SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测

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Logistic回归预测收入----台大李宏毅机器学习作业2(HW2)-附件资源

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回归预测常见的评估指标 平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE） 均方误差（Mean Squared Error，MSE） 平均绝对百分误差（Mean Absolute Percentage Error，MAPE） 均方根误差（Root Mean Squared Error） R2（R-Square） 平均绝对误差MAE 平均绝对误差MAE，其能更好地反映预测值与真实值误差的实际情况，计算公式如下： 均方误差MSE 均方误差MSE的计算公式为： 平均绝对百分误差MAPE 平均绝对百分误差的计算公式为： R2（R-Square） R2（R-Square）的公式为残差平

训练结果数集(pdf)与源代码。 通过梯度下降优化器进行优化，尝试采用不同的学习率和训练轮数等超参数，记录训练后的损失值和W、b变量值。 提交要求： 1、至少5次不同超参数的运行结果的记录文档（word格式或者txt格式） 2、你认为最优的一次带运行结果的源代码文件（.ipynb 格式）

有关回归分析的所有算法，包括详细的原理介绍及具体的matlab代码，很适合初学者使用，及有关工程人员参考；其中包含了一元线性回归、最小二乘估计方法、显著性检验、多元线性回归、利用回归模型预测、非线性回归、逐步回归等