【機器學習】算法原理詳細推導與實現(一):線性回歸 今天我們這里要講第一個有監督學習算法，他可以用於一個回歸任務，這個算法叫做 線性回歸 房價預測 假設存在如下 m 組房價數據： 面積(m^2) 價格(萬元) 82.35 ...

在之前的文章當中，我們介紹過了簡單的朴素貝葉斯分類模型，介紹過最小二乘法，所以這期文章我們順水推舟，來講講線性回歸模型。 線性回歸的本質其實是一種統計學當中的回歸分析方法，考察的是自變量和因變量之間的線性關聯。后來也許是建模的過程和模型訓練的方式和機器學習的理念比較接近，所以近年來，這個模型 ...

———————————————————— ————————————（如果想要代碼可以直接下拉到最后）———————————— 線性模型的一般形式： ...

　　大體上是Ng課week2的編程作業總結，作業中給出了實現非常好（主要是正常人都能看得懂。。）的linear regression比較完整的代碼。 　　因為是在MATLAB/Octave環境下編程，要面對的最大的一個問題同時也是這類數學語言最大的優點就是將數據的處理全都轉換成矩陣形式，即Ng ...

引言 對於SVM的大致原理之前已經講過了，但是對於公式的推導，很多書都並未做要求，而且在實際應用過程中並未涉及過深，但鑒於台大機器學習課程中講到了，自己為了鞏固自己的學習，也梳理一遍SVM中公式的推導 此處考慮了C，也就是懲罰因子，不再是之前的hard-margin ...

概念儲備：　 　　（The least square method）和（least square error） 　　狹義的最小二乘方法，是線性假設下的一種有閉式解的參數 求解方法，最終結果為全局最優； 　　梯度下降法，是假設條件更為廣泛（無約束）的，一種通過迭代 ...

基本形式: 　　d個屬性描述的示例x=（x1;x2;...;xd）,xi是x在第i個屬性上的取值。線性模型試圖學一個通過屬性的線性組合進行預測的函數: 　　f(x)=w1x1+w2x2+...+wdxd+b， 　　向量形式為 　　f(x)=wTx+b 　　w=(w1;w2;...;wd ...

1.matplotlib 首先看一下這個靜態圖繪制模塊 靜態圖形處理 數據分析三劍客 Numpy : 主要為了給pandas提供數據源 pandas : 更 ...