本文主要讲解在matlab中实现Linear Regression和Logistic Regression的代码，并不涉及公式推导。具体的计算公式和推导，相关的机器学习文章和视频一大堆，推荐看Andrew NG的公开课。 一 线性回归 Linear Regression 方法一 利用公式 : 这种方法最简单，但是公式推导过程很复杂。 方法二：使用梯度下降法迭代 这两种方法，都采用数据： x y . ...
2014-10-18 02:12 1 36682 推荐指数：
原文：http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7732417 本文为Maching Learning 栏目补充内容，为上几章中所提到 单参数线性回归、 多参数线性回归和 逻辑回归的总结版。旨在帮助大家更好地理解回归 ...
目录 线性回归 用线性回归模型拟合非线性关系 梯度下降法 最小二乘法 线性回归用于分类(logistic regression，LR) 目标函数 如何求解$\theta$ LR处理多分类问题 ...
可以参考如下文章 https://blog.csdn.net/sinat_37965706/article/details/69204397 第一节中说了，logistic 回归和线性回归的区别是：线性回归是根据样本X各个维度的Xi的线性叠加（线性叠加的权重系数wi就是模型的参数）来得 ...
本次回归章节的思维导图版总结已经总结完毕，但自我感觉不甚理想。不知道是模型太简单还是由于自己本身的原因，总结出来的东西感觉很少，好像知识点都覆盖上了，但乍一看，好像又什么都没有。不管怎样，算是一次尝试吧，慢慢地再来改进。在这里再梳理一下吧！ 线性回归（Linear Regression ...
一、理论 二、数据集 三、代码实现 clear all; clc; data = load('ex1data1.txt'); X = data(:, 1); y = data(:, 2); m = length(y); % number of training ...
1 代价函数实现（cost function） function J = computeCost(X, y, theta) %COMPUTECOST Compute cost for linear regression % J = COMPUTECOST(X, y ...
一：线性logistic 回归 代码如下： 二：非线性logistic 回归（正则化） 代码如下： ...
前言 由于本部分内容讲解资源较多，本文不做过多叙述，重点放在实际问题的应用上。 一、线性回归 线性回归中的线性指的是对于参数的线性的，对于样本的特征不一定是线性的。 线性模型（矩阵形式）：y=XA+e 其中：A为参数向量，y为向量，X为矩阵,e为噪声向量。 对于线性模型 ...
