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机器学习中的预测问题通常分为2类：回归与分类。 简单的说回归就是预测数值，而分类是给数据打上标签归类。 本文讲述如何用Python进行基本的数据拟合，以及如何对拟合结果的误差进行分析。 本例中使用一个2次函数加上随机的扰动来生成500个点，然后尝试用1、2、100次方的多项式对该数据 ...

　　在之前我们学会了数字类型，包括整数类型、浮点类型和复数类型，这些类型仅能表示一个数据，这种表示单一数据的类型称为基本数据类型。然而，实际计算中却存在大量同时处理多个数据的情况，这种需要将多个数据有效组织起来并统一表示，这种能够表示多个数据的类型称为组合数据类型。 一、组合数据类型概述 组合数据 ...

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过拟合和欠拟合是在网络训练中常常碰到的问题 过拟合（overfit）：训练误差小，但是对于测试集上的误差很大。可能模型过于复杂，训练中只”记住”了训练样本，然而其泛化误差却很高。 欠拟合（underfit）：训练误差很大，无法找到合适的函数描述数据集 下面介绍这两种情况下 ...

目录 线性回归 基本要素 模型 模型训练 训练数据 损失函数 优化算法 模型预测 表示方法 神经网络图 矢量计算表达式 ...

1、过拟合问题 　　欠拟合：根本原因是特征维度过少，模型过于简单，导致拟合的函数无法满足训练集，误差较大； 　　　　　　解决方法：增加特征维度，增加训练数据； 　　过拟合：根本原因是特征维度过多，模型假设过于复杂，参数过多，训练数据过少，噪声过多，导致拟合的函数完美的预测训练集，但对新数据的测试 ...

一、概述 计算机不仅仅要对单个变量表示的数据进行处理，还需要对一组数据进行批量处理。如： 　　给定一组单词{python,data,function,list,loop}，计算并输出每个单词的长度。 　　给定一个学院学生的信息，统计男女生比例 数字类型、浮点数类型和复数类型；这些类型仅能 ...