之前对线性回归和逻辑回归的理论部分做了较为详细的论述，下面通过一些例子再来巩固一下之前所学的内容。 需要说明的是，虽然我们在线性回归中都是直接通过公式推导求出w和b的精确值，但在实际运用中基本上都会采用梯度下降法作为首选，因为用代码表示公式会比较繁琐，而梯度下降法只需要不断对参数更新公式进行迭代 ...

　　大体上是Ng课week2的编程作业总结，作业中给出了实现非常好（主要是正常人都能看得懂。。）的linear regression比较完整的代码。 　　因为是在MATLAB/Octave环境下编程，要面对的最大的一个问题同时也是这类数学语言最大的优点就是将数据的处理全都转换成矩阵形式，即Ng ...

一、前述 TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构 ...

回归分析用于分析输入变量和输出变量之间的一种关系，其中线性回归是最简单的一种。 设： Y=wX+b，现已知一组X（输入）和Y（输出）的值，要求出w和b的值。 举个例子：快年底了，销售部门要发年终奖了，销售员小王想知道今年能拿多少年终奖，目前他大抵知道年终奖是和销售额（特征量）挂钩的，具体 ...

上一篇文章我们介绍的线性模型的求解，但有很多模型是非线性的，比如： 这里表示有两个输入，一个输出。 现在我们已经不能采用y=ax+b的形式去定义一个函数了，我们只能知道输入变量的数量，但不知道某个变量存在几次方的分量，所以我们采用一个神经网络去定义一个函数。 我们假设 ...

输出是一个连续的数值。 模型表示 对于一个目标值，它可能受到多个特征的加权影响。例如宝可梦精灵的进化的 cp 值，它不仅受到进化前的 cp 值的影响，还可能与宝可梦的 hp 值、类型、高度以及重量相关。因此，对于宝可梦进化后的 cp 值，我们可以用如下线性公式来表示： \[y=b+ ...

回归是统计学中最有力的工具之一。机器学习监督学习算法分为分类算法和回归算法两种，其实就是根据类别标签分布类型为离散型、连续性而定义的。回归算法用于连续型分布预测，针对的是数值型的样本，使用回归，可以在给定输入的时候预测出一个数值，这是对分类方法的提升，因为这样可以预测连续型数据而不仅仅是离散的类别 ...

前言 由于本部分内容讲解资源较多，本文不做过多叙述，重点放在实际问题的应用上。 一、线性回归 线性回归中的线性指的是对于参数的线性的，对于样本的特征不一定是线性的。 线性模型（矩阵形式）：y=XA+e 其中：A为参数向量，y为向量，X为矩阵,e为噪声向量。 对于线性模型 ...