原文:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7732417 本文為Maching Learning 欄目補充內容,為上幾章中所提到 單參數線性回歸、 多參數線性回歸和 邏輯回歸的總結版。旨在幫助大家更好地理解回歸 ...
本文主要講解在matlab中實現Linear Regression和Logistic Regression的代碼,並不涉及公式推導。具體的計算公式和推導,相關的機器學習文章和視頻一大堆,推薦看Andrew NG的公開課。 一 線性回歸 Linear Regression 方法一 利用公式 : 這種方法最簡單,但是公式推導過程很復雜。 方法二:使用梯度下降法迭代 這兩種方法,都采用數據: x y . ...
2014-10-18 02:12 1 36682 推薦指數:
原文:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7732417 本文為Maching Learning 欄目補充內容,為上幾章中所提到 單參數線性回歸、 多參數線性回歸和 邏輯回歸的總結版。旨在幫助大家更好地理解回歸 ...
目錄 線性回歸 用線性回歸模型擬合非線性關系 梯度下降法 最小二乘法 線性回歸用於分類(logistic regression,LR) 目標函數 如何求解$\theta$ LR處理多分類問題 ...
可以參考如下文章 https://blog.csdn.net/sinat_37965706/article/details/69204397 第一節中說了,logistic 回歸和線性回歸的區別是:線性回歸是根據樣本X各個維度的Xi的線性疊加(線性疊加的權重系數wi就是模型的參數)來得 ...
本次回歸章節的思維導圖版總結已經總結完畢,但自我感覺不甚理想。不知道是模型太簡單還是由於自己本身的原因,總結出來的東西感覺很少,好像知識點都覆蓋上了,但乍一看,好像又什么都沒有。不管怎樣,算是一次嘗試吧,慢慢地再來改進。在這里再梳理一下吧! 線性回歸(Linear Regression ...
一、理論 二、數據集 三、代碼實現 clear all; clc; data = load('ex1data1.txt'); X = data(:, 1); y = data(:, 2); m = length(y); % number of training ...
1 代價函數實現(cost function) function J = computeCost(X, y, theta) %COMPUTECOST Compute cost for linear regression % J = COMPUTECOST(X, y ...
一:線性logistic 回歸 代碼如下: 二:非線性logistic 回歸(正則化) 代碼如下: ...
前言 由於本部分內容講解資源較多,本文不做過多敘述,重點放在實際問題的應用上。 一、線性回歸 線性回歸中的線性指的是對於參數的線性的,對於樣本的特征不一定是線性的。 線性模型(矩陣形式):y=XA+e 其中:A為參數向量,y為向量,X為矩陣,e為噪聲向量。 對於線性模型 ...