大侠幸会,在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸,多个算法赛 Top 「日更万日,让更多人享受智能乐趣」
这两者的差别主要体现在模型的目标、假设、复杂性、数据量和评估方法上,各有其应用场景和优势。
统计学中的回归主要强调模型的解释性和简洁性,因此通常采用简单的线性模型。下面是一些具体原因:
统计学中的回归更关注模型的简洁性和解释性,适用于变量关系较为简单、数据量较小的场景。因此,通常采用线性回归模型。而机器学习中的回归更多用于预测复杂关系,模型复杂性更高,适用于大数据集和需要高预测性能的应用。- 科研为国分忧,创新与民造福 -
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