数据集介绍 共有506个样本,拆分为404个训练样本和102个测试样本 该数据集包含 13 个不同的特征: 人均犯罪率。 占地面积超过 25000 平方英尺的住宅用地所占的比例。 ...
由于tensorflow . 版本的更新,很多以前版本上提到的图等概念都不再适用。为了跟上时代的步伐,顺便扎实一下深度学习的基础,从今天开始记录一下学习过程。 要想开始深度学习,首先必不可少的就是数学基础了,虽然tensorflow提供了一系列不需要太深的数学基础就可以使用的现成的函数,但是总吃表面的东西确实没法深入理解,本来是打算开篇做mnist的,为了更深入更全面的了解深度学习,今天就从最简单 ...
2020-01-13 11:32 2 727 推荐指数:
数据集介绍 共有506个样本,拆分为404个训练样本和102个测试样本 该数据集包含 13 个不同的特征: 人均犯罪率。 占地面积超过 25000 平方英尺的住宅用地所占的比例。 ...
线性回归 逻辑回归 分类问题的区别 一、总结 一句话总结: 回归算法:线性回归是一种基本的回归算法,当给出相应的训练集后,通过线性回归来寻找合适参数θ(向量)使得Hypothesis函数的Cost function最小。 分类算法:逻辑回归是一个分类算法,逻辑回归的Hypothesis ...
Scikit-Learn also has a general class, MultiOutputRegressor, which can be used to use a single-outpu ...
问题单是版本测试过程中发现的问题,也可以称作为bug、缺陷。提单是每一个测试人员必备技能之一。但是并不是所有的测试人员都能做到规范、合理的提单。为提高问题提单质量,提高问题分析效率,减少不必要的沟通。本文主要从问题单提单规范、提单内容规范和回归问题单内容规范这三个方面来描述。 问题单提单 ...
分类问题 分类是监督学习的一个核心问题。在监督学习中,当输出变量Y取有限个离散值时,预测问题便成为分类问题。输入变量X可以是离散的,也可以是连续的。 监督学习从数据中学习一个分类模型或分类决策函数,称为分类器(classifier)。分类器对新的输入进行输出的预测 ...
我们以$Y = \{ y_1, y_2,...,y_n \}$ 表示真实的数据,以$\hat Y = \{ \hat{y}_1, \hat{y}_2,...,\hat{y}_n\}$表示预测出来的数 ...
线性回归 pytorch实现 1.模拟回归问题,生成训练数据 2.用梯度下降的方法更新未知参数w1, 用随机数初始化w1 3.输出结果: 差不多700次左右loss就迭代到0了,我们对比w1和w可以看出它们已经非常接近了。 能否减少迭代 ...
看机器学习的时候遇到的第一个算法就是线性回归,高数中很详细的说明了线性回归的原理和最小2乘法的计算过程,很显然不适合手动计算,好在各种语言都有现成的函数使用,让我们愉快的做个调包侠吧 简单线性回归 R越接近1表示拟合效果越好 >> x=[0,1,2,3,4,5,6,7] x = 0 1 2 3 4 5 6 7 ...