機器學習——分類和回歸
1.機器學習的主要任務：一是將實例數據划分到合適的分類中，即分類問題。 而是是回歸， 它主要用於預測數值型數據，典型的回歸例子：數據擬合曲線。 2.監督學習和無監督學習： 分類和回歸屬於監督學習，之所以稱之為監督學習，是因為這類算法必須直到預測什么，即目標變量的分類信息。 對於無 ...
原文：【機器學習】回歸分析、過擬合、分類
一 Linear Regression 線性回歸是相對簡單的一種，表達式如下 其中， 表示bias，其他可以看做weight，可以轉換為如下形式 為了更好回歸，定義損失函數，並盡量縮小這個函數值，使用MSE方法 mean square equal 縮小方法采用梯度下降法，即不斷地向現在站立的山坡往下走，走的速度就是學習速率 learning rate ，太小耗盡計算資源，太大走過了山谷。 Norm ...
2017-10-23 09:53 1 1779 推薦指數：
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/30562194），在這里不再贅述。 01 非線性決策邊界的logistic回歸擬合 常規的lo ...
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機器學習中回歸和分類的區別
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