学习资源 公开课 入门 机器学习 - 吴恩达 进阶 CS229 - 吴恩达 DS-GA 1003 机器学习基石 - 林轩田 机器学习技法 - 林轩田 ...
最近在学机器学习,看了Andrew Ng 的公开课,同时学习李航博士的 统计学习方法 在此记录。 在第十二页有一个关于多项式拟合的问题。此处,作者直接给出了所求的的偏导。这里做一下详细推导。 , 此处函数模型的求偏导问题,首先看一下偏导的定义 因为此处是,所以除了Wj 外的Xi,Yi 都可以视作常数。对此求解。 推导后我们会发现所得出的公式与作者给出的答案不同 ,不过作者也给出了更正的勘误 但是 ...
2015-03-14 01:53 1 2119 推荐指数:
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统计学习(statistical learning)是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的一门学科. 统计学习也称为统计机器学习(statistical machine learning). 统计学习的主要特点是: (1)统计学习以计算机及网络为平台,是建立在 ...
目录 SVM 1. 定义 1.1 函数间隔和几何间隔 1.2 间隔最大化 2. 线性可分SVM 2.1 对偶问题 2.2 序列最小最优算法(SMO ...
1.1 统计学习 统计学习也称统计机器学习 主要特点: 以计算机及网络为平台,建立在计算机及网络之上 以数据为研究对象,是数据驱动的学科 统计学习的目的是对数据进行预测和分析 统计学习以方法为中心,统计学习方法构建模型并应用模型进行预测和分析 统计学习是概率论、统计学 ...
总结 欠拟合:(对训练集的数据和测试集的数据拟合的都不是很好) 原因:模型学习到样本的特征太少 解决:增加样本的特征数量(多项式回归) 多项式回归:from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures ...
一次线性函数拟合曲线的结果,是欠拟合的情况: 下面进行建立2次线性回归模型进行预测: 二次线性回归模型拟合的曲线: 拟合程度明显比1次线性拟合的要好 下面进行4次线性回归模型: 四次线性模型预测准确率为百分之百 ...
统计学习 统计学习是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的一门学科。统计学习也称为统计机器学习(statical machine learning)。 统计学习的方法是基于数据构建统计模型从而对数据进行预测和分析。统计学习由监督学习、非监督学习、半监督学习和强化学习 ...