机器学习 - 从线性回归到神经网络
之前写的线性回归，充斥了大量的公式，对于入门来说显得过于枯燥，所以打算重写这一部分，而了解了线性回归后，它又可以为我们解释深度学习的由来。 一、机器学习简述 机器学习可以理解为计算机根据给定的问题及数据进行学习，并可根据学习结果解决同类型的问题。可以把机器学习比作一个函数，把我们已知的数据输入 ...
原文：从线性回归到神经网络
背景：一直想要梳理一下自己对广义线性模型的认识及思考，所有就有了这篇随笔。 前提： 首先明确，介绍模型会按照模型的三要素来展开，即模型 模型的参数空间 ，策略 如何选择最优模型，一般指代价函数 损失函数 ，算法 模型学习参数的方法，包括最优化方法等 因为介绍的模型都是线性模型及其演化，有个概念必须要介绍 超平面：N维空间的N 维子空间，比如当N 时，超平面就是二维空间中的一条线 一 线性回归 该算 ...
2020-03-17 19:27 0 1671 推荐指数：
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