线性回归中，梯度下降算法 为什么不需要进行显著性检验？一直不是很理解 机器学习和统计学的异同在哪里？ 静学社 jingxueshe.com 机器学习主要目的是预测或者分类，最后的指标是看预测和分类效果，显著还是不显著基本上不用考虑。所以机器学习讲回归主要讲怎么求出回归系数，系数。
回归参数的显著性检验(t检验)和回归方程的显著性检验(F检验)的区别是什么？ t检验常能用作检验回归方程中各个参数的显著性，而f检验则能用作检验整个回归关系的显著性。各解释变量联合起来对被解释变量有显著的线性关系，并不意味着每一个解释变量分别对被解释变量有显著的线性关系
R语言 关于t检验 显著性水平的值？ 这没啥不正常的啊，e-8是10的-8次方的简写，就是说p值极小，只不过这保留到第五个字符也还是0.0000
R语言怎么做相关性分析，相关系数是表示不同变量之间的统计关系的强弱。其取值范围是在[-1，1]之间，即强负相关（-1）、完全不相关（0）、强正相关（1）。。
R语言实现M-K空间趋势分析并检验其显著性，R语言实现栅格空间Ma-Kedall分析，计算逐像元Se#39loe，并实现MK显著性检验（mktet）。
R语言中如何看岭回归的显著性，如何计算岭回归的VIF值 ridge下的vif 在R中可以计算，有对应的包和函数。
R语言中如何看岭回归的显著性，如何计算岭回归的VIF值
