因变量和自变量间的拟合关系对于生态学而言极其重要,很多因变量和自变量间关系是一元线性回归,然而很多数据并不一定是直线关系,而是需要探索其曲线拟合关系。这种曲线关系并非直观看出,而是需要进行统计检验,通过比较拟合度及其显著性,来选择最优拟合模型。
赤池信息准则(Akaike information criterion, AIC)和贝叶斯信息准则(Bayesian information criter
大家好,今天我们来讲讲机器学习中经典的十大算法,包括原理、优缺点、代码等等,那下面我们就一起来看看吧1 线性回归原理:线性回归是一种预测数值型数据的监督学习算法。它通过拟合最佳直线来建立自变量和因变量的关系。这条最佳直线叫做回归线,并且用 Y = a * X + b 这条线性等式来表示。优点: