### 线性回归的基础 传统的线性回归模型假设输入特征与输出目标之间存在线性关系。对于单变量线性回归，这种关系可以用一条直线来表示；对于多变量线性回归，则是一个超平面。例如，对于一个包含两个输入特征 \(x_1\) 和 \(x_2\) 的情况，模型可以表示为： \[ y = w_1 x_1 + w_2 x_2 + b \] 其中，\(w_1\) 和 \(w_2\) 是权重，\(b\) 是偏置项。 ### 特征工程的作用 特征工程是指通过对原始数据进行转换、组合等操作生成新的特征，以提高模型的表现。在处理非线性问题时，可以通过构造新的特征使得原本非线性的关系变得线性。例如，如果我们认为实际的数据分布更适合用二次函数来描述，那么我们可以创建一个新的特征 \(x_2 = x_1^2\)，然后在线性...阅读全文
12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334 # 清理缓存$ echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches$ free -h total used free shared buff/cache availableMem: 62G 1.1G 61G 9.2M 440M 60GSwap: 31G 0B 31G # dd without direct$ dd if=/dev/zero of=/dev/bcache0 bs=1M count=1024 1024+0 records in1024+0 records out1073741824 bytes (1.1 GB) copied, 27.8166 s...阅读全文
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