斯坦福CS229機器學習課程筆記一：線性回歸與梯度下降算法
應該是去年的這個時候，我開始接觸機器學習的相關知識，當時的入門書籍是《數據挖掘導論》。囫圇吞棗般看完了各個知名的分類器：決策樹、朴素貝葉斯、SVM、神經網絡、隨機森林等等；另外較為認真地復習了統計學，學習了線性回歸，也得以通過orange、spss、R做一些分類預測工作。可是對外說自己是搞機器學習 ...
原文：機器學習--線性回歸與梯度算法
線性回歸 Linear Regression ，亦稱為直線回歸，即用直線表示的回歸，與曲線回歸相對。若因變量Y對自變量X X Xm的回歸方程是線性方程，即 y X X mXm，其中 是常數項， i是自變量Xi的回歸系數，M為任何自然數。這時就稱Y對X X Xm的回歸為線性回歸。 簡單回歸： 只有一個自變量的線性回歸稱為簡單回歸，如下面示例： X表示某商品的數量，Y表示這些不同數量商品的總價格 x ...
2018-02-03 21:08 2 3500 推薦指數：
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