斯坦福CS229机器学习课程笔记一：线性回归与梯度下降算法
应该是去年的这个时候，我开始接触机器学习的相关知识，当时的入门书籍是《数据挖掘导论》。囫囵吞枣般看完了各个知名的分类器：决策树、朴素贝叶斯、SVM、神经网络、随机森林等等；另外较为认真地复习了统计学，学习了线性回归，也得以通过orange、spss、R做一些分类预测工作。可是对外说自己是搞机器学习 ...
原文：机器学习--线性回归与梯度算法
线性回归 Linear Regression ，亦称为直线回归，即用直线表示的回归，与曲线回归相对。若因变量Y对自变量X X Xm的回归方程是线性方程，即 y X X mXm，其中 是常数项， i是自变量Xi的回归系数，M为任何自然数。这时就称Y对X X Xm的回归为线性回归。 简单回归： 只有一个自变量的线性回归称为简单回归，如下面示例： X表示某商品的数量，Y表示这些不同数量商品的总价格 x ...
2018-02-03 21:08 2 3500 推荐指数：
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