機器學習之數學原理筆記（四）
最優化 隨着大數據的到來，並行計算的流行，實際上機器學習領域的很多研究者會把重點放在最優化方法的研究上，如large scale computation。那么為什么要研究最優化呢？我們先從機器學習研究的目的說起。機器學習理論主要是設計和分析一些讓計算機可以自動“學習”的算法，這些算法可以從數據中 ...
原文：機器學習多元線性回歸的數學原理推導
多元線性回歸算法和正規方程解 燕江依 . . 對於多元線性回歸算法，它對於數據集具有較好的可解釋性，我們可以對比不過特征參數的輸出系數的大小來判斷它對數據的影響權重，進而對其中隱含的參數進行擴展和收集，提高整體訓練數據的准確性。 對於KNN算法和多元線性回歸算法對比可以知道，KNN算法是一種非參數學習的算法，而多元線性回歸算法是一種參數學習的算法，另外KNN算法沒有數據的假設前提，而多元線性回歸算 ...
2019-08-05 13:54 0 552 推薦指數：
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