學習資源 公開課 入門 機器學習 - 吳恩達 進階 CS229 - 吳恩達 DS-GA 1003 機器學習基石 - 林軒田 機器學習技法 - 林軒田 ...
最近在學機器學習,看了Andrew Ng 的公開課,同時學習李航博士的 統計學習方法 在此記錄。 在第十二頁有一個關於多項式擬合的問題。此處,作者直接給出了所求的的偏導。這里做一下詳細推導。 , 此處函數模型的求偏導問題,首先看一下偏導的定義 因為此處是,所以除了Wj 外的Xi,Yi 都可以視作常數。對此求解。 推導后我們會發現所得出的公式與作者給出的答案不同 ,不過作者也給出了更正的勘誤 但是 ...
2015-03-14 01:53 1 2119 推薦指數:
學習資源 公開課 入門 機器學習 - 吳恩達 進階 CS229 - 吳恩達 DS-GA 1003 機器學習基石 - 林軒田 機器學習技法 - 林軒田 ...
統計學習(statistical learning)是關於計算機基於數據構建概率統計模型並運用模型對數據進行預測與分析的一門學科. 統計學習也稱為統計機器學習(statistical machine learning). 統計學習的主要特點是: (1)統計學習以計算機及網絡為平台,是建立在 ...
目錄 SVM 1. 定義 1.1 函數間隔和幾何間隔 1.2 間隔最大化 2. 線性可分SVM 2.1 對偶問題 2.2 序列最小最優算法(SMO ...
1.1 統計學習 統計學習也稱統計機器學習 主要特點: 以計算機及網絡為平台,建立在計算機及網絡之上 以數據為研究對象,是數據驅動的學科 統計學習的目的是對數據進行預測和分析 統計學習以方法為中心,統計學習方法構建模型並應用模型進行預測和分析 統計學習是概率論、統計學 ...
總結 欠擬合:(對訓練集的數據和測試集的數據擬合的都不是很好) 原因:模型學習到樣本的特征太少 解決:增加樣本的特征數量(多項式回歸) 多項式回歸:from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures ...
一次線性函數擬合曲線的結果,是欠擬合的情況: 下面進行建立2次線性回歸模型進行預測: 二次線性回歸模型擬合的曲線: 擬合程度明顯比1次線性擬合的要好 下面進行4次線性回歸模型: 四次線性模型預測准確率為百分之百 ...
統計學習 統計學習是關於計算機基於數據構建概率統計模型並運用模型對數據進行預測與分析的一門學科。統計學習也稱為統計機器學習(statical machine learning)。 統計學習的方法是基於數據構建統計模型從而對數據進行預測和分析。統計學習由監督學習、非監督學習、半監督學習和強化學習 ...