回歸算法 以下均為自己看視頻做的筆記，自用，侵刪！ 一、線性回歸 θ是bias(偏置項) 線性回歸算法代碼實現 具體實現： （theta_0 ...

一、邏輯回歸簡介 　　logistic回歸又稱logistic回歸分析，是一種廣義的線性回歸分析模型，常用於數據挖掘，疾病自動診斷，經濟預測等領域。 　　logistic回歸是一種廣義線性回歸（generalized linear model），因此與多重線性回歸分析有很多相 ...

機器學習--線性單元回歸--單變量梯度下降的實現 【線性回歸】 【損失函數】 用線性函數去擬合數據，那么問題來了，到底什么樣子的函數最能表現樣本？對於這個問題，自然而然便引出了損失函數的概念，損失函數是一個用來評價樣本數據與目標函數（此處為線性函數）擬合程度的一個指標。我們假設，線性函數 ...

Step1 Plotting the Data 在處理數據之前，我們通常要了解數據，對於這次的數據集合，我們可以通過離散的點來描繪它，在一個2D的平面里把它畫出來。 ...

機器學習（一）梯度下降算法 因為算法最好能應用到實際問題中才會讓讀者感到它的真實的用處，因此首先我來描述一個實際問題（梯度下降算法用以幫助解決該問題）：給定一個指定的數據集，比如由若干某一地區的房屋面積和房屋價格這樣的數據對（area, price）組成 ...

梯度下降法是一個 最優化算法，通常也稱為 最速下降法。 最速下降法是求解無約束優化問題最簡單和最古老的方法之一，雖然現在已經不具有實用性，但是許多有效算法都是以它為基礎進行改進和修正而得到的。 最速下降法是用 負梯度方向為搜索方向的，最速下降法越接近目標值，步長越小，前進 ...

　等風的鳥原創出品，轉載須經同意並附帶說明及地址。 　　邏輯回歸應該是機器學習里入門級的算法了，但是越是簡單的東西越是難以掌控的東西，因為你會覺得簡單而忽視掉這個點，但恰恰這個點包含了機器學習的基本內容，學習的框架。 　　很多人學機器學習，人工智能可能就是為了更高的薪水，更好的就業前景 ...

上一篇我們實現了使用梯度下降法的自適應線性神經元，這個方法會使用所有的訓練樣本來對權重向量進行更新，也可以稱之為批量梯度下降（batch gradient descent）。假設現在我們數據集中擁有大量的樣本，比如百萬條樣本，那么如果我們現在使用批量梯度下降來訓練模型，每更新一次權重向量，我們都要 ...