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機器學習中的預測問題通常分為2類：回歸與分類。 簡單的說回歸就是預測數值，而分類是給數據打上標簽歸類。 本文講述如何用Python進行基本的數據擬合，以及如何對擬合結果的誤差進行分析。 本例中使用一個2次函數加上隨機的擾動來生成500個點，然后嘗試用1、2、100次方的多項式對該數據 ...

　　在之前我們學會了數字類型，包括整數類型、浮點類型和復數類型，這些類型僅能表示一個數據，這種表示單一數據的類型稱為基本數據類型。然而，實際計算中卻存在大量同時處理多個數據的情況，這種需要將多個數據有效組織起來並統一表示，這種能夠表示多個數據的類型稱為組合數據類型。 一、組合數據類型概述 組合數據 ...

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過擬合和欠擬合是在網絡訓練中常常碰到的問題 過擬合（overfit）：訓練誤差小，但是對於測試集上的誤差很大。可能模型過於復雜，訓練中只”記住”了訓練樣本，然而其泛化誤差卻很高。 欠擬合（underfit）：訓練誤差很大，無法找到合適的函數描述數據集 下面介紹這兩種情況下 ...

目錄 線性回歸 基本要素 模型 模型訓練 訓練數據 損失函數 優化算法 模型預測 表示方法 神經網絡圖 矢量計算表達式 ...

1、過擬合問題 　　欠擬合：根本原因是特征維度過少，模型過於簡單，導致擬合的函數無法滿足訓練集，誤差較大； 　　　　　　解決方法：增加特征維度，增加訓練數據； 　　過擬合：根本原因是特征維度過多，模型假設過於復雜，參數過多，訓練數據過少，噪聲過多，導致擬合的函數完美的預測訓練集，但對新數據的測試 ...

一、概述 計算機不僅僅要對單個變量表示的數據進行處理，還需要對一組數據進行批量處理。如： 　　給定一組單詞{python,data,function,list,loop}，計算並輸出每個單詞的長度。 　　給定一個學院學生的信息，統計男女生比例 數字類型、浮點數類型和復數類型；這些類型僅能 ...