目录 softmax回归 分类问题 softmax回归模型 softmax运算 矢量表达式 单样本分类的矢量计算表达式 小批量样本分类的矢量计算表达式 ...

目录 背景 多层感知机 加权平均值 激活函数 背景导入 ReLU函数 sigmoid函数 tanh函数 通用近似 ...

目录 损失函数 正规方程 梯度下降 sklearn线性回归正规方程、梯度下降API 回归性能评估 sklearn回归性能评估 欠拟合与过拟合 解决过拟合的方法 欠拟合 过拟合 ...

1. 线性回归 1.1 线性模型 当输入包含d个特征，预测结果表示为： 　　　　 记x为样本的特征向量，w为权重向量，上式可表示为： 　　　　 对于含有n个样本的数据集，可用X来表示n个样本的特征集合，其中行代表样本，列代表特征，那么预测值可用矩阵乘法表 ...

回归（Regression） ”回归到中等“ 房价预测： 回归分析（regression analysis）用来建立方程模拟两个或者多个变量之间如何关联 被预测的变量叫做：因变量（dependent variable），输出（output） 被用来进行 ...

本笔记主要记录学习《机器学习》的总结体会。如有理解不到位的地方，欢迎大家指出，我会努力改正。 在学习《机器学习》时，我主要是通过Andrew Ng教授在mooc上提供的《Machine Learning》课程，不得不说Andrew Ng老师在讲授这门课程时，真的很用心，特别是编程 ...

简单线性回归 线性回归是数据挖掘中的基础算法之一，从某种意义上来说，在学习函数的时候已经开始接触线性回归了，只不过那时候并没有涉及到误差项。线性回归的思想其实就是解一组方程，得到回归函数，不过在出现误差项之后，方程的解法就存在了改变，一般使用最小二乘法进行计算。 使用 ...

线性回归 由样本资料计算的回归系数b和其他统计量一样，存在抽样误差，因此，需要对线性回归方程进行假设检验 1、方差分析 2、t检验 相关系数的假设检验 相关系数(correlation coefficient)又称Pearson积差相关系数(coefficient of product ...