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Questions and Answers
在机器学习中，均方误差用于评估什么内容？
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在定义线性回归模型时，$h(x) = wx + b$ 中的 $w$ 代表什么？
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最小化损失函数 $J(w, b)$ 的目的是为了什么？
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在多变量线性回归中，特征是指什么？
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哪种距离度量 commonly used for evaluating regression models?
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选择一个深度学习中常用的损失函数。
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在Python中实现线性回归通常使用哪个库？
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选择不属于回归分析方法的选项。
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线性回归模型中，优化拟合线的关键在于？
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在强制线性回归模型中，怎样评估模型性能的常见方法是？
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以下哪个评估指标越小越好？
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哪种损失函数与均方误差（MSE）相对应？
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以下哪个指标的值范围是 $(- ext{∞}, 1]$？
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在实施线性回归时，哪个步骤是创建训练函数？
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在numpy中，如何计算均方根误差（RMSE）？
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以下哪个描述与线性回归模型中的W相符？
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生成150个点进行拟合时，横坐标tr_x是从哪个范围内随机采样的？
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在绘制散点图时，为什么推荐使用边缘来便于区分点？
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如果R2接近1，这说明什么？
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在训练数据中，y_pre通常指的是什么？
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Flashcards
线性回归
线性回归
一种统计方法，用于分析两个或多个变量之间的关系，并建立数学模型来预测变量。
监督学习
监督学习
从标记的数据中学习一个函数，用于预测新数据的输出。
回归
回归
建立变量之间关系的统计方法，用于预测一个变量基于另一个变量的值。
目标函数
目标函数
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多变量线性回归
多变量线性回归
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特征 (Feature)
特征 (Feature)
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线性模型
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参数 (Parameter)
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均方误差
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权重 (Weight)
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线性回归评估指标
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平均绝对误差（MAE）
平均绝对误差（MAE）
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均方误差（MSE）
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均方根误差（RMSE）
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R2
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L1损失
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L2损失
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训练数据
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权重(W)
权重(W)
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截距(b)
截距(b)
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Study Notes
人工智能技术及应用
- 人工智能技术及应用是研究主题。
- 严啸是作者。
机器学习
-
机器学习包含监督学习、非监督学习、深度学习等。
-
监督学习：从给定训练数据集中学习一个函数，用于预测新数据。训练集包含输入(特征)和输出(目标)，目标由人标注。包括回归和分类。
-
非监督学习：训练集没有人为标注的结果。包括生成对抗网络(GAN)和聚类。
-
深度学习：以人工神经网络为架构，对资料进行表征学习，进行学习的算法。
-
强化学习：强调如何基于环境而行动，以取得最大化的预期利益，不需要带标签的输入输出对。
-
机器学习包含的算法：
- 线性回归
- 逻辑回归
- kNN (k近邻)
- SVM (支持向量机)
- 深度学习
- 生成对抗网络(GAN)
- 自然语言处理(NLP)
线性回归
- 线性回归是一种统计方法，用于分析两个或多个变量之间的关系。
- 目标是找到一条最能代表所有观测数据的函数曲线，以便观察特定变量来预测研究者感兴趣的变量。
- 线性回归模型： ŷ = h(x) = wx + b 其中w是权重,b是偏置。
- 通过最小化误差(目标函数)来找到最佳的w和b值。
- 评估指标：
- MAE (平均绝对误差)
- MSE (均方误差)
- RMSE (均方根误差)
- R² (决定系数)
- 距离计算方法：
- L1距离
- L2距离
- 多变量线性回归:包含多个特征
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Description
本测验围绕机器学习的基本概念及其应用展开，涵盖监督学习、非监督学习以及深度学习等相关内容。同时，深入探讨线性回归的统计方法及其模型评估指标。适合对人工智能领域有兴趣的学生和研究人员。
