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回归和复出的英语怎么说？是分别是return和comeback吗？

回归的英文：regression；复出的英语：appear again

regression 读法? 英?[r?'gre?(?)n]??美?[r?'ɡr???n]

n. 回归；退化；逆行；复原

例句

1、A way to solve this problem is to perform logistic regression.

解决此问题的一种方法是进行逻辑回归。

2、The regression of Honkong has an important historical meaning.

香港回归具有重要的历史意义。

短语：

1、regression model?回归模型

2、linear regression?线性回归

3、stepwise regression?逐步回归

4、multiple regression?多次回归

5、regression equation?回归方程

扩展资料

regression的近义词：return

词语用法：

1、return的基本意思是“回到原来的位置或状态”,可指人、物回到某处,也可指某人把某物送还,归还给某人,还可指病痛、情绪等的复发、状态的恢复、季节的再次来临等。

2、return的现在进行时可表示按计划或安排将要发生的动作,此时须有表示将来的时间状语或特定的上下文。return用作及物动词时,可接名词、代词或that从句作宾语,还可接双宾语,其间接宾语可转化为介词to的宾语。

3、return还可用作系动词,意思是“恢复”“回来”,后可接名词或形容词作表语。return是瞬间动词,不能与表示一段时间的状语连用。

词义辨析：

answer，reply，respond，return这些动词均有“回答”之意。

1、answer常用词，指用书面、口头或行动对他人的请求、询问、质问等作出回答或反应。

2、reply较正式用词，较少用于口语。侧重经过考虑的较正式答复。

3、respond正式用词，指即刻的，以口头或行动对外来的号召、请求或刺激等作出回答或响应。

4、return正式用词，从本义“归来，回去”引申作“回答、答辨”讲时，含反驳或反唇相讥之意。

python 的LinearRegression包，怎么导出回归模型公式？

线性回归是机器学习算法中最简单的算法之一，它是监督学习的一种算法，主要思想是在给定训练集上学习得到一个线性函数，在损失函数的约束下，求解相关系数，最终在测试集上测试模型的回归效果。

也就是说 LinearRegression 模型会构造一个线性回归公式

y' = w^T x + b

，其中 w 和 x 均为向量，w 就是系数，截距是 b，得分是根据真实的 y 值和预测值 y' 计算得到的。

线性回归模型原理

线性回归模型原理如下：

1、基本形式：

线性模型（linear model）试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数。

w和b学得之后，模型就得以确定。w直观表达了各属性在预测中的重要性。

2、线性回归：

提出假设，给定数据集其中：

“线性回归”（linear regression）试图学得一个线性模型以尽可能准确地预测实值输出标记。

线性回归可以被看做是样本点的最佳拟合直线。

这条最佳拟合线也被称为回归线（regression line），回归线与样本点之间的垂直连线即所谓的偏移（offset）或残差（residual）——预测的误差。

在只有一个解释变量的特殊情况下，线性回归也称为简单线性回归（simple linear regression）

当然，我们可以将线性回归模型扩展为多个解释变量。此时，即为所谓的多元线性回归（multiple linear regression）。如下图所示即为二元线性回归，一个回归平面来拟合样本点。

基于最小二乘法构建线性回归模型：

设计代价函数：通过最小二乘法，基于均方误差最小化来求解回归曲线的参数，使得回归曲线到样本点垂直距离（残差或误差）的平方和最小。

代价函数为：

代价函数最小化求解：需要求解代价函数最小时的w和b的值。

linear-regression analysis是什么意思

linear-regression analysis

[数] 线性回归分析，[数] 直线回归分析

This?series?has studied?two?applications?of?simple?linear?regression?analysis.?

本系列研究了简单线性回归分析的两个应用。

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svm和linear regression或者logistic regression相比有哪些优势

linear regression是做回归的机器学习算法，不做分类，和svm 及 logistic regression 是两个不同类的算法，没法比较。svm 及 logistic regression 是分类算法。svm会在特征空间中找到一个最优解，该最优解是找到一个超平面，可以是每个类的间隔最大，分类效果会更好，且对于多分类问题，svm内也有对应的算法，所以也不使用one to all的策略来进行多分类问题的解决。logistic regression 是一种简单的二分类算法，只有对与错，没有置信度的概念，即没有根据距离分类平面的距离来确定分类的可信度。现在绝大多数简单的分类都采用adaboost svm nn这几类，或者直接上deep learning了