機器學習之線性模型
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 ...
原文：機器學習筆記4-Tensorflow線性模型示例及TensorBoard的使用
前言 在上一篇中，我簡單介紹了一下Tensorflow以及在本機及阿里雲的PAI平台上跑通第一個示例的步驟。在本篇中我將稍微講解一下幾個基本概念以及Tensorflow的基礎語法。 本文代碼都是基於API版本r . 。本文中本地開發環境為Pycharm，在文中不再贅述。 名詞解釋 核心概念 和很多開發語言設計一樣，Tensorflow提供了多個級別的客戶端API，其中最底層叫Tensorflow ...
2018-01-15 11:33 0 1594 推薦指數：
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基本形式: d個屬性描述的示例x=（x1;x2;...;xd）,xi是x在第i個屬性上的取值。線性模型試圖學一個通過屬性的線性組合進行預測的函數: f(x)=w1x1+w2x2+...+wdxd+b， 向量形式為 f(x)=wTx+b w=(w1;w2;...;wd ...
《機器學習》（西瓜書）筆記（3）--線性模型
第三章 線性模型 3.1 基本形式 線性模型（linear model）試圖學得一個通過屬性的線性組合來進行預測的函數，即 一般用向量形式寫成 ，其中 w 和 b 學得之后， 模型就得以確定 ...
機器學習筆記（七）線性模型多分類
回顧一下線性分類、線性回歸和邏輯回歸模型： 三個模型的錯誤恆量為： 所以常用邏輯錯誤恆量來做分類問題，即 對於多分類的問題，可以利用邏輯回歸訓練多個分類器，把其中一個當做一類，其他的作為一類 例如： 得出是個邏輯回歸的軟分類器 分別輸入四個 ...
機器學習筆記(2)：線性回歸-使用gluon
代碼來自：https://zh.gluon.ai/chapter_supervised-learning/linear-regression-gluon.html 相對上一篇純手動的處 ...
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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 ...
機器學習——線性高斯模型
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 ...
機器學習之線性回歸模型
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 ...