1、邏輯函數 假設數據集有n個獨立的特征，x1到xn為樣本的n個特征。常規的回歸算法的目標是擬合出一個多項式函數，使得預測值與真實值的誤差最小： 而我們希望這樣的f(x)能夠具有很好的邏輯判斷性質，最好是能夠直接表達具有特征x的樣本被分到某類的概率。比如f(x)>0.5的時候能夠表示 ...

作者|Vagif Aliyev 編譯|VK 來源|Towards Data Science 線性回歸可能是最常見的算法之一，線性回歸是機器學習實踐者必須知道的。這通常是初學者第一次接觸的機器學習算法，了解它的操作方式對於更好地理解它至關重要。 所以，簡單地說，讓我們來分解一下真正的問題 ...

---恢復內容開始--- Softmax Regression 可以看做是 LR 算法在多分類上的推廣，即類標簽 y 的取值大於或者等於 2。 假設數據樣本集為：$\left \{ \left ( ...

一、綱要 　　線性回歸的正規方程解法 　　局部加權線性回歸 二、內容詳述 　　1、線性回歸的正規方程解法 　　線性回歸是對連續型的數據進行預測。這里討論的是線性回歸的例子，對於非線性回歸先不做討論。這部分內容我們用的是正規方程的解法，理論內容在之前已經解釋過了，正規方程為θ = (XT ...

　　摘要：本文分別介紹了線性回歸、局部加權回歸和嶺回歸，並使用python進行了簡單實現。 　　在這之前，已經學習過了Logistic回歸，今天繼續看回歸。首先說一下回歸的由來：回歸是由達爾文的表兄弟Francis Galton發明的。Galton於1877年完成了第一次回歸預測，目的 ...

依舊是嘮叨一下：考完試了，該去實習的朋友都去實習了。這幾天最主要的事情應該是把win10滾回到win7了，真的還是熟悉的畫面，心情好了很多。可惜自己當初安裝的好多軟件都寫入了注冊表導致軟件用不了，好處 ...

一、線性回歸的概念 1.1、定義 線性回歸通過一個或者多個自變量與因變量之間之間進行建模的回歸分析。其中特點為一個或多個稱為回歸系數的模型參數的線性組合。 優點：結果易於理解，計算不復雜。 缺點：對非線性的數據擬合不好 ...

一、概述 1.1、概念 是一種名為“回歸”的線性分類器，是由線性回歸變化而來的，一種廣泛使用於分類問題中的廣義回歸算法。 1.2、按預測標簽的數據類型分 連續型變量：通過線性回歸方程z，線性回歸使用輸入的特征矩陣 ...