目录 线性回归 用线性回归模型拟合非线性关系 梯度下降法 最小二乘法 线性回归用于分类(logistic regression，LR) 目标函数 如何求解$\theta$ LR处理多分类问题 ...

1. 基本模型 测试数据为X（x0，x1，x2···xn） 要学习的参数为： Θ（θ0，θ1，θ2，···θn） 向量表示 ...

可以参考如下文章 https://blog.csdn.net/sinat_37965706/article/details/69204397 第一节中说了，logistic 回归和线性回归的区别是：线性回归是根据样本X各个维度的Xi的线性叠加（线性叠加的权重系数wi就是模型的参数）来得 ...

前言： 大概两三周没动这块了，最近要抓紧时间复习并写博客记录，此次为利用sklearn库来解决非线性逻辑回归问题 正文： 利用函数数据画出的图像如下： 图片展示如下，可以看出正确率很低，还不如自己猜： 经过处理的数据带入图像如下： 正确率达到了百分之99 ...

视频学习来源 https://www.bilibili.com/video/av40787141?from=search&seid=17003307842787199553 笔记 Keras 非线性回归 cost: 0.018438313 cost ...

线性模型是机器学习中最简单的，最基础的模型结果，常常被应用于分类、回归等学习任务中。 回归和分类区别： 回归：预测值是一个连续的实数； 分类：预测值是离散的类别数据。 1. 线性模型做回归任务中----线性回归方法，常见的损失函数是均方误差，其目标是最小化损失函数 ...

本次回归章节的思维导图版总结已经总结完毕，但自我感觉不甚理想。不知道是模型太简单还是由于自己本身的原因，总结出来的东西感觉很少，好像知识点都覆盖上了，但乍一看，好像又什么都没有。不管怎样，算是一次尝试吧，慢慢地再来改进。在这里再梳理一下吧！ 线性回归（Linear Regression ...

/30562194），在这里不再赘述。 01 非线性决策边界的logistic回归拟合 常规的lo ...