机器学习——回归

定义：回归研究的是自变量（输入）与因变量（输出）之间的关系。

应用示例：

• 股市预测（Stock market forecast）
  • 输入：过去10年股票的变动、新闻咨询、公司并购咨询等
  • 输出：预测股市明天的平均值
• 自动驾驶（Self-driving Car）
  • 输入：无人车上的各个sensor的数据，例如路况、测出的车距等
  • 输出：方向盘的角度
• 商品推荐（Recommendation）
  • 输入：商品A的特性，商品B的特性
  • 输出：购买商品B的可能性
• Pokemon精灵攻击力预测（Combat Power of a pokemon）：
  • 输入：进化前的CP值、物种（Bulbasaur）、血量（HP）、重量（Weight）、高度（Height）
  • 输出：进化后的CP值

 步骤：

（1）选择模型

（2）优化模型

（3）评估模型