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20.数据挖掘与机器学习的相互关系:一盘美食线性回归是一种常见的数据挖掘和机器学习算法,用于预测连续型变量。其基本思想是将输入变量(特征)与输出变量(标签)之间的关系模型化,通常采用线性模型。 3.1.1 原理 线性回归的基本模型可以表示为: $$ y = \beta0 + \beta1x1 + \beta2x2 + \cdots + \betanxn + \epsilon $$ 其中,$y$ 是输出变量,https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/135810142

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