线性回归维基百科，自由的百科全书跳到导航跳到搜索在统计学中，线性回归（英语：linearregression）是利用称为线性回归方程的最小二乘函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。只有一个自变量的情况称为简单回归，大于一个自变量情况的叫做多元回归（multivariablelinearregression）。[1]在线性回归中，数据使用线性预测函数来建模，并且未知的模型参数也是通过数据来估计。这些模型被叫做线性模型。[…
受限玻尔兹曼机维基百科，自由的百科全书跳到导航跳到搜索包含三个可见单元和四个隐单元的受限玻兹曼机示意图（不包含偏置节点）受限玻尔兹曼机（英语：restrictedBoltzmannmachine,RBM）是一种可通过输入数据集学习概率分布的随机生成神经网络。RBM最初由发明者保罗·斯模棱斯基（英语：）于1986年命名为簧风琴（Harmonium）[1]，但直到杰弗里·辛顿及其合作者在2000年代中叶发明快速学习算法后，受限玻兹曼机才变得知名。受限玻兹曼机在降维[2]、分类[3]、协同过滤[4]、…
