目錄 線性回歸 用線性回歸模型擬合非線性關系 梯度下降法 最小二乘法 線性回歸用於分類(logistic regression，LR) 目標函數 如何求解$\theta$ LR處理多分類問題 ...

1. 基本模型 測試數據為X（x0，x1，x2···xn） 要學習的參數為： Θ（θ0，θ1，θ2，···θn） 向量表示 ...

可以參考如下文章 https://blog.csdn.net/sinat_37965706/article/details/69204397 第一節中說了，logistic 回歸和線性回歸的區別是：線性回歸是根據樣本X各個維度的Xi的線性疊加（線性疊加的權重系數wi就是模型的參數）來得 ...

前言： 大概兩三周沒動這塊了，最近要抓緊時間復習並寫博客記錄，此次為利用sklearn庫來解決非線性邏輯回歸問題 正文： 利用函數數據畫出的圖像如下： 圖片展示如下，可以看出正確率很低，還不如自己猜： 經過處理的數據帶入圖像如下： 正確率達到了百分之99 ...

視頻學習來源 https://www.bilibili.com/video/av40787141?from=search&seid=17003307842787199553 筆記 Keras 非線性回歸 cost: 0.018438313 cost ...

線性模型是機器學習中最簡單的，最基礎的模型結果，常常被應用於分類、回歸等學習任務中。 回歸和分類區別： 回歸：預測值是一個連續的實數； 分類：預測值是離散的類別數據。 1. 線性模型做回歸任務中----線性回歸方法，常見的損失函數是均方誤差，其目標是最小化損失函數 ...

本次回歸章節的思維導圖版總結已經總結完畢，但自我感覺不甚理想。不知道是模型太簡單還是由於自己本身的原因，總結出來的東西感覺很少，好像知識點都覆蓋上了，但乍一看，好像又什么都沒有。不管怎樣，算是一次嘗試吧，慢慢地再來改進。在這里再梳理一下吧！ 線性回歸（Linear Regression ...

/30562194），在這里不再贅述。 01 非線性決策邊界的logistic回歸擬合 常規的lo ...