來自：https://blog.csdn.net/tengweitw/article/details/41174555 二維投影 上圖表示的是，向量b在向量a上的投影。顯然有例如以下表達式： ...

法（Gradient Descent）推導和示例(從另一個角度理解梯度下降算法，必看！) 今天這篇文章的主要內容 ...

一.為什么要有紅黑樹這種數據結構？ 我們知道ALV樹是一種嚴格按照定義來實現的平衡二叉查找樹，所以它查找的效率非常穩定，為O(log n),由於其嚴格按照左右子樹高度差不大於1的規則，插入和刪除 ...

線性回歸的公式 線性回歸的數學推導主要涉及到以下幾個知識點。 1. 利用矩陣的知識對線性公式進行整合 2. 誤差項的分析 3. 似然函數的理解 4. 矩陣求偏導 5. 線性回歸的最終求解 我們先來看下這個圖 姓名 ...

我是搬運工：http://my.oschina.net/wangguolongnk/blog/111353 支持向量機的原理很簡單，就是VC維理論和最小化結構風險。在閱讀相關論文的時候，發現很多文 章都語焉不詳，就連《A Tutorial on Support Vector ...

【機器學習】算法原理詳細推導與實現(二):邏輯回歸 在上一篇算法中，線性回歸實際上是 連續型 的結果，即 \(y\in R\) ，而邏輯回歸的 \(y\) 是離散型，只能取兩個值 \(y\in \{0,1\}\)，這可以用來處理一些分類的問題。 logistic函數 我們可能會遇到一些分類 ...

【機器學習】算法原理詳細推導與實現(一):線性回歸 今天我們這里要講第一個有監督學習算法，他可以用於一個回歸任務，這個算法叫做 線性回歸 房價預測 假設存在如下 m 組房價數據： 面積(m^2) 價格(萬元) 82.35 ...

0.線性回歸 　　做為機器學習入門的經典模型，線性回歸是絕對值得大家深入的推導實踐的，而在眾多的模型中，也是相對的容易。線性回歸模型主要是用於線性建模，假設樣本的特征有n個，我們通常將截距項也添加到特征向量x中，即在x中添加一個全為1的列，這是，我們就能夠將模型表示為如下的形式： 1.殘差 ...