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2017-11-23 13:27 0 2084 推薦指數:
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線性回歸 首先要明白什么是回歸。回歸的目的是通過幾個已知數據來預測另一個數值型數據的目標值。 假設特征和結果滿足線性關系,即滿足一個計算公式h(x),這個公式的自變量就是 ...
有監督學習--簡單線性回歸模型(梯度下降法代碼實現)0.引入依賴1.導入數據(data.csv)2.定義損失函數3.定義模型的超參數4.定義核心梯度下降模型函數5.測試:運行梯度下降算法,計算最優的 w 和 b6.畫出擬合曲線7.附錄-測試數據 有監督學習--簡單線性回歸模型(梯度 ...
概述 監督學習指的是訓練樣本包含標記信息的學習任務,例如:常見的分類與回歸算法; 無監督學習則是訓練樣本不包含標記信息的學習任務,例如:聚類算法。 在實際生活中,常常會出現一部分樣本有標記和較多樣本無標記的情形,例如:做網頁推薦時需要讓用戶標記出感興趣的網頁,但是少有用戶願意花時間來提供標記 ...
監督機器學習問題主要有兩種,分別叫作分類(classification)與回歸(regression)。 分類問題的目標是預測類別標簽(class label),這些標簽來自預定義的可選列表。在二分類問題中,我們通常將其中一個類別稱為正類(positive class),另一個類別稱為反 類 ...