Ridge回歸 由於直接套用線性回歸可能產生過擬合，我們需要加入正則化項，如果加入的是L2正則化項，就是Ridge回歸，有時也翻譯為嶺回歸。它和一般線性回歸的區別是在損失函數上增加了一個L2正則化的項，和一個調節線性回歸項和正則化項權重的系數α。損失函數表達式如下： J(θ)=1/2(Xθ−Y ...

轉自http://blog.csdn.net/dongtingzhizi/article/details/15962797 當我第一遍看完台大的機器學習的視頻的時候，我以為我理解了邏輯回歸，可后來越看越迷糊，直到看到了這篇文章，豁然開朗 基本原理 Logistic Regression ...

線性回歸 pytorch實現 1.模擬回歸問題，生成訓練數據 2.用梯度下降的方法更新未知參數w1, 用隨機數初始化w1 3.輸出結果： 差不多700次左右loss就迭代到0了，我們對比w1和w可以看出它們已經非常接近了。 能否減少迭代 ...

1、遞歸 　　關於遞歸的概念，我們都不陌生。簡單的來說遞歸就是一個函數直接或間接地調用自身，是為直接或間接遞歸。一般來說，遞歸需要有邊界條件、遞歸前進段和遞歸返回段。當邊界條件不滿足時，遞歸前進；當 ...

　　前言：今天上網看帖子的時候，看到關於尾遞歸的應用（http://bbs.csdn.net/topics/390215312），大腦中感覺這個詞好像在哪里見過，但是又想不起來具體是怎么回事。如是乎，在網上搜了一下，頓時豁然開朗，知道尾遞歸是怎么回事了。下面就遞歸與尾遞歸進行總結，以方便日后 ...

　　前言：今天上網看帖子的時候，看到關於尾遞歸的應用（http://bbs.csdn.net/topics/390215312），大腦中感覺這個詞好像在哪里見過，但是又想不起來具體是怎么回事。如是乎，在網上搜了一下，頓時豁然開朗，知道尾遞歸是怎么回事了。下面就遞歸與尾遞歸進行總結，以方便日后 ...

線性學習中最基礎的回歸之一，本文從線性回歸的數學假設，公式推導，模型算法以及實際代碼運行幾方面對這一回歸進行全面的剖析~ 一：線性回歸的數學假設 1.假設輸入的X和Y是線性關系，預測的y與X通過線性方程建立機器學習模型 2.輸入的Y和X之間滿足方程Y=X+e,e是誤差項，噪音項，假設e是獨立 ...

常見的廣義線性模型有：probit模型、poisson模型、對數線性模型等等。對數線性模型里有：logistic regression、Maxinum entropy。 在二分類問題中，為什么棄用傳統的線性回歸模型，改用邏輯斯蒂回歸？ 線性回歸用於二分類時，首先想到下面這種形式，p是屬於 ...