机器学习-正则化（岭回归、lasso）和前向逐步回归 观看本文之前，您也许可以先看一下后来写的一篇补充：https://www.cnblogs.com/jiading/p/12104854.html 本文代码均来自于《机器学习实战》 这三种要处理的是同样的问题，也就是数据的特征数量大于样本 ...

一 线性回归（Linear Regression ) 1. 线性回归概述 　　回归的目的是预测数值型数据的目标值，最直接的方法就是根据输入写出一个求出目标值的计算公式，也就是所谓的回归方程，例如y = ax1+bx2，其中求回归系数的过程就是回归。那么回归是如何预测的呢？当有了这些回归 ...

呢 二.正则化 可以看到，仅仅加入了几个很离谱的异常点，就会对预测产生很大的影响，且偏离很远 ...

线性回归——最小二乘 线性回归（linear regression），就是用线性函数 f(x)=w⊤x+b">f(x)=w⊤x+bf(x)=w⊤x+b 去拟合一组数据 D={(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn)}">D={(x1,y1),(x2,y2 ...

#对coursera上Andrew Ng老师开的机器学习课程的笔记和心得； #注:此笔记是我自己认为本节课里比较重要、难理解或容易忘记的内容并做了些补充，并非是课堂详细笔记和要点； #标记为<补充>的是我自己加的内容而非课堂内容，参考文献列于文末。博主能力有限，若有错误，恳请指正； #------------------------------------------------ ...

本文根据水库中蓄水标线(water level) 使用正则化的线性回归模型预 水流量(water flowing out of dam)，然后 debug 学习算法 以及 讨论偏差和方差对 该线性回归模型的影响。 ①可视化数据集 本作业的数据集分成三部分： ⓐ训练集(training ...

编者注：本文采用梯度下降法来求解的logistic回归，关于其思想以及编程原理见本人之前文章《梯度下降法求解线性回归的python实现及其结果可视化》（https://zhuanlan.zhihu.com/p/30562194），在这里不再赘述。 01 非线性决策边界 ...

git：https://github.com/linyi0604/MachineLearning 通过比较 经过正则化的模型 泛化能力明显的更好啦 ...