Pytorch線性規划模型 學習筆記(一)
Pytorch線性規划模型 學習筆記(一) Pytorch視頻學習資料參考：《PyTorch深度學習實踐》完結合集 Pytorch搭建神經網絡的四大部分 1. 准備數據 Prepare dataset 准備數據包括數據的讀取加載並轉換為torch框架下識別的tensor格式，注意數據 ...
原文：線性模型學習筆記
注：該文是根據開智學堂數據科學入門班的講課內容整理而成，主講人是肖凱老師。 線性模型 主要學習用 statsmodels 模塊進行線性回歸 邏輯回歸和時間序列分析。 線性模型基本概念 多個因素的定量化計算，是線性模型的最主要用途。 y beta beta x beta x epsilon 由上式，有兩個因素 x 和 x 同時影響 y，前面的系數 beta 和 beta 就是這個因素影響的力度大小， ...
2016-06-21 13:16 3 7032 推薦指數：
相關推薦
Machine Learning 學習筆記 (4) —— 廣義線性模型
本系列文章允許轉載，轉載請保留全文！ 【請先閱讀】【說明&總目錄】http://www.cnblogs.com/tbcaaa8/p/4415055.html 1. 指數分布族簡介 之前的文章分別介紹了因變量服從高斯分布、伯努利分布、泊松分布、多項分布時，與之對應的回歸模型，本文 ...
《機器學習》（西瓜書）筆記（3）--線性模型
第三章 線性模型 3.1 基本形式 線性模型（linear model）試圖學得一個通過屬性的線性組合來進行預測的函數，即 一般用向量形式寫成 ，其中 w 和 b 學得之后， 模型就得以確定 ...
機器學習筆記（七）線性模型多分類
回顧一下線性分類、線性回歸和邏輯回歸模型： 三個模型的錯誤恆量為： 所以常用邏輯錯誤恆量來做分類問題，即 對於多分類的問題，可以利用邏輯回歸訓練多個分類器，把其中一個當做一類，其他的作為一類 例如： 得出是個邏輯回歸的軟分類器 分別輸入四個 ...
《機器學習(周志華)》筆記--線性模型（1）--凸函數、損失函數、線性模型的基本形式、線性回歸、w* 的代碼實現
就是最小值。也就意味着我們求得的模型是全局最優的，不會陷入局部最優值。 ...
《機器學習(周志華)》筆記--線性模型（2）--線性回歸訓練流程、線性回歸的正規方程解、LinearRegression模型、線性回歸方法用於波士頓房價預測
三、線性回歸 5、線性回歸訓練流程 線性回歸模型訓練流程如下： 6、線性回歸的正規方程解 對線性回歸模型，假設訓練集中 m個訓練樣本，每個訓練樣本中有 n個特征，可以使用矩陣的表示方法，預測函數可以寫為： Y ...
【學習筆記】 線性基
引入 今天在刷題的時候看到這樣一個題： 在n個數中求出異或和的最大值 發現並不是很會 然后學了線性基 算法介紹 若干數的線性基是一組數\(a_1,a_2,...a_n\)，其中\(a_x\)的最高位的\(1\)在第\(x\)位。 通過線性基中元素\(xor\)出的數的值域與原來的數\(xor ...
線性基 學習筆記
ps：做CF的時候碰到了一個線性基的概念,然后在網上學習了一下,發現相關的資料很少,所以打算來寫一個我個人的理解。 線性代數中 有極大線性無關組和空間的基的概念。 線性基的性質與此類似。 首先來看一個問題： 給出N個數,要從中選出一個最大的子集,使得子集中的任意個元素 ...