概念儲備：　 　　（The least square method）和（least square error） 　　狹義的最小二乘方法，是線性假設下的一種有閉式解的參數 求解方法，最終結果為全局最優； 　　梯度下降法，是假設條件更為廣泛（無約束）的，一種通過迭代 ...

1. 線性回歸 什么是回歸？ 從大量的函數結果和自變量反推回函數表達式的過程就是回歸。線性回歸是利用數理統計中回歸分析來確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法。 一元線性回歸： 只包括一個自變量（）和一個因變量（），且二者的關系可用一條直線近似表示，這種回歸分析稱為 ...

一、基本形式 給定由d個屬性描述的示例x=(x1, x2, ..., xd)，則線性模型（linear mdel）的預測函數f(x)是屬性的線性組合，用向量形式表示為f(x) = wTx + b。 線性模型蘊涵了機器學習中一些重要的基本思想。通過在線性模型中引入層次結構或高維映射，就可以 ...

線性回歸, 是回歸分析中的一種, 其表示自變量與因變量之間存在線性關系. 回歸分析是從數據出發, 考察變量之間的數量關系, 並通過一定的數學關系式將這種關系描述出來, 再通過關系式來估計某個變量的取值, 同時給出該估計的可靠程度. 下面我們從一元線性回歸開始說起. 1. 一元線性回歸 在回歸 ...

高斯作為機器學習中的常客也是無法避免的,而線性模型作為比較簡單的模型，兩者結合出的線性高斯模型，在今后的機器學習中大量涉及到這方面的知識。例如在各種濾波中,高斯濾波，卡曼濾波，粒子濾波。 一維情況 MLE: Maximum Likelihood Estimation 高斯分布在機器學習中占有 ...

　　對數線性模型是無向圖中經常使用的一種模型。其利用特征函數以及參數的方式對勢函數進行定義，可獲得較好的效果。在之前有向圖的學習中，我們發現可以利用d-seperet，充分統計，狄利克雷函數等方式來很優雅的獲得參數估計的解析解。但是在無向圖中，這些優越的條件都不復存在。而無向圖在現實條件下的使用 ...

機器學習中線性模型和非線性的區別 一、總結 一句話總結： 1)、線性和非線性的區別是是否可以用直線將樣本划分開(這個觀點是對的) 2)、線性模型可以是用曲線擬合樣本，但是分類的決策邊界一定是直線的，例如logistics模型 3)、區分是否為線性模型，主要是看一個乘法式子中自變量x前 ...

1.matplotlib 首先看一下這個靜態圖繪制模塊 靜態圖形處理 數據分析三劍客 Numpy : 主要為了給pandas提供數據源 pandas : 更 ...