PRML讀書筆記——機器學習導論
什么是模式識別（Pattern Recognition）？ 按照Bishop的定義，模式識別就是用機器學習的算法從數據中挖掘出有用的pattern。 人們很早就開始學習如何從大量的數據中發現隱藏在 ...
原文：PRML讀書筆記——線性回歸模型（上）
本章開始學習第一個有監督學習模型 線性回歸模型。 線性 在這里的含義僅限定了模型必須是參數的線性函數。而正如我們接下來要看到的，線性回歸模型可以是輸入變量 x 的非線性函數。 書中首先對回歸問題給出了一個簡短的不那么正式的定義： Given a training data set comprising N observations x n , where n , ... , N , togethe ...
2017-05-08 11:56 0 1307 推薦指數：
相關推薦
R in action讀書筆記（11）-第八章：回歸-- 選擇“最佳”的回歸模型
8.6 選擇“最佳”的回歸模型 8.6.1 模型比較 用基礎安裝中的anova()函數可以比較兩個嵌套模型的擬合優度。所謂嵌套模型，即它的一 些項完全包含在另一個模型中 用anova()函數比較 > states<-as.data.frame(state.x77[,c ...
[讀書筆記] R語言實戰 （十三） 廣義線性模型
廣義線性模型擴展了線性模型的框架，它包含了非正態的因變量分析 廣義線性模型擬合形式： $$g(\mu_\lambda) = \beta_0 + \sum_{j=1}^m\beta_jX_j$$ $g(\mu_\lambda)為連接函數$. 假設響應變量服從指數分布族中某個分布(不僅僅是 ...
R語言實戰讀書筆記(十三)廣義線性模型
Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -1.5713 -0.7499 -0.5690 -0.2539 2.5191 Coeffic ...
PRML 第三章 - 線性回歸
這段時間組里在有計划地學習書籍PRML （Pattern Recognition and Machine Learning），前兩天自己做了一個里面第三章linear regression的分享，這里把當時做的這個ppt分享給大家。 對於線性回歸這一章，首先列一下我認為比較重要的幾個問題 ...
PRML讀書會第六章 Kernel Methods（核函數，線性回歸的Dual Representations，高斯過程 ，Gaussian Processes）
經網絡；有的是還需要原來的訓練數據比如KNN，SVM也需要保留一部分數據--支持向量。很多線性參數模型都 ...
R語言實戰讀書筆記(八)回歸
簡單線性：用一個量化驗的解釋變量預測一個量化的響應變量 多項式：用一個量化的解決變量預測一個量化的響應變量，模型的關系是n階多項式 多元線性：用兩個或多個量化的解釋變量預測一個量化的響應變量 多變量：用一個或多個解釋變量預測多個響應變量 Logistic：用一個或多個解釋變量預測一個類別型 ...
《深度探索C++對象模型》讀書筆記（一）
前言 今年中下旬就要找工作了，我計划從現在就開始准備一些面試中會問到的基礎知識，包括C++、操作系統、計算機網絡、算法和數據結構等。C++就先從這本《深度探索C++對象模型》開始。不同於《Effective C++》，這本書主要着眼於C++實現的底層機制，因此我在寫這個系列時默認讀者已經熟悉 ...