所有机器学习建模之前都用线性回归先试试总是没有错的？

Question

课程里老师说建模前都用线性回归试试，以便能多找出一些特征，这个思想是不是对几乎所有机器学习问题适用？

Answer 1

liuyubobobo 2018-02-11 03:44:33

我认为近乎可以。但我应该没说过线性回归可以"多"找到特征：）

其实线性回归本身还有很多更加深入的内容可以探索，很多高级的统计学方法本身，也是基于线性回归模型的。通过合理的使用线性回归模型，是可以深入挖掘数据之间的关系的。更深入的了解线性回归，一方面可以去看更加深入的统计学知识；一方面可以学习Statistical Learning相关内容；另外，有很多专门介绍Linear Regression Analysis的内容。

• 提问者 神经旷野舞者 #1

  老师，统计学习和机器学习的关系，是不是可以说某些机器学习算法属于统计学习？

• liuyubobobo 回复 提问者 神经旷野舞者 #2

  可以一定程度这么理解。统计学习更注重理论推导，更注重分析“为什么”，其实你提的很多更深入的问题，可以一定程度上在统计学习里找到答案。

• 提问者 神经旷野舞者 回复 liuyubobobo #3

  看看统计学习方法 李航的应该有用吧？

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