回归算法 以下均为自己看视频做的笔记,自用,侵删! 一、线性回归 θ是bias(偏置项) 线性回归算法代码实现 具体实现: (theta_0 ...
逻辑回归 Logistic regression 以下均为自己看视频做的笔记,自用,侵删 还参考了:http: www.ai start.com ml 用梯度下降求解逻辑回归Logistic Regression The data 我们将建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否被大学录取。假设你是一个大学系的管理员,你想根据两次考试的结果来决定每个申请人的录取机会。你有以前的申请人的历史数据,你可以 ...
2018-01-28 13:32 0 4266 推荐指数:
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一、逻辑回归简介 logistic回归又称logistic回归分析,是一种广义的线性回归分析模型,常用于数据挖掘,疾病自动诊断,经济预测等领域。 logistic回归是一种广义线性回归(generalized linear model),因此与多重线性回归分析有很多相 ...
机器学习--线性单元回归--单变量梯度下降的实现 【线性回归】 【损失函数】 用线性函数去拟合数据,那么问题来了,到底什么样子的函数最能表现样本?对于这个问题,自然而然便引出了损失函数的概念,损失函数是一个用来评价样本数据与目标函数(此处为线性函数)拟合程度的一个指标。我们假设,线性函数 ...
Step1 Plotting the Data 在处理数据之前,我们通常要了解数据,对于这次的数据集合,我们可以通过离散的点来描绘它,在一个2D的平面里把它画出来。 ...
机器学习(一)梯度下降算法 因为算法最好能应用到实际问题中才会让读者感到它的真实的用处,因此首先我来描述一个实际问题(梯度下降算法用以帮助解决该问题):给定一个指定的数据集,比如由若干某一地区的房屋面积和房屋价格这样的数据对(area, price)组成 ...
梯度下降法是一个 最优化算法,通常也称为 最速下降法。 最速下降法是求解无约束优化问题最简单和最古老的方法之一,虽然现在已经不具有实用性,但是许多有效算法都是以它为基础进行改进和修正而得到的。 最速下降法是用 负梯度方向为搜索方向的,最速下降法越接近目标值,步长越小,前进 ...
等风的鸟原创出品,转载须经同意并附带说明及地址。 逻辑回归应该是机器学习里入门级的算法了,但是越是简单的东西越是难以掌控的东西,因为你会觉得简单而忽视掉这个点,但恰恰这个点包含了机器学习的基本内容,学习的框架。 很多人学机器学习,人工智能可能就是为了更高的薪水,更好的就业前景 ...
上一篇我们实现了使用梯度下降法的自适应线性神经元,这个方法会使用所有的训练样本来对权重向量进行更新,也可以称之为批量梯度下降(batch gradient descent)。假设现在我们数据集中拥有大量的样本,比如百万条样本,那么如果我们现在使用批量梯度下降来训练模型,每更新一次权重向量,我们都要 ...