機器學習-正則化（嶺回歸、lasso）和前向逐步回歸 觀看本文之前，您也許可以先看一下后來寫的一篇補充：https://www.cnblogs.com/jiading/p/12104854.html 本文代碼均來自於《機器學習實戰》 這三種要處理的是同樣的問題，也就是數據的特征數量大於樣本 ...

一 線性回歸（Linear Regression ) 1. 線性回歸概述 　　回歸的目的是預測數值型數據的目標值，最直接的方法就是根據輸入寫出一個求出目標值的計算公式，也就是所謂的回歸方程，例如y = ax1+bx2，其中求回歸系數的過程就是回歸。那么回歸是如何預測的呢？當有了這些回歸 ...

呢 二.正則化 可以看到，僅僅加入了幾個很離譜的異常點，就會對預測產生很大的影響，且偏離很遠 ...

線性回歸——最小二乘 線性回歸（linear regression），就是用線性函數 f(x)=w⊤x+b">f(x)=w⊤x+bf(x)=w⊤x+b 去擬合一組數據 D={(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn)}">D={(x1,y1),(x2,y2 ...

#對coursera上Andrew Ng老師開的機器學習課程的筆記和心得； #注:此筆記是我自己認為本節課里比較重要、難理解或容易忘記的內容並做了些補充，並非是課堂詳細筆記和要點； #標記為<補充>的是我自己加的內容而非課堂內容，參考文獻列於文末。博主能力有限，若有錯誤，懇請指正； #------------------------------------------------ ...

本文根據水庫中蓄水標線(water level) 使用正則化的線性回歸模型預 水流量(water flowing out of dam)，然后 debug 學習算法 以及 討論偏差和方差對 該線性回歸模型的影響。 ①可視化數據集 本作業的數據集分成三部分： ⓐ訓練集(training ...

編者注：本文采用梯度下降法來求解的logistic回歸，關於其思想以及編程原理見本人之前文章《梯度下降法求解線性回歸的python實現及其結果可視化》（https://zhuanlan.zhihu.com/p/30562194），在這里不再贅述。 01 非線性決策邊界 ...

git：https://github.com/linyi0604/MachineLearning 通過比較 經過正則化的模型 泛化能力明顯的更好啦 ...