【機器學習】算法原理詳細推導與實現(一):線性回歸
【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 ...
原文：機器學習——從線性回歸到邏輯回歸【附詳細推導和代碼】
本文始發於個人公眾號：TechFlow，原創不易，求個關注 在之前的文章當中，我們推導了線性回歸的公式，線性回歸本質是線性函數，模型的原理不難，核心是求解模型參數的過程。通過對線性回歸的推導和學習，我們基本上了解了機器學習模型學習的過程，這是機器學習的精髓，要比單個模型的原理重要得多。 新關注和有所遺忘的同學可以點擊下方的鏈接回顧一下之前的線性回歸和梯度下降的內容。 一文講透梯度下降法 詳細推導線 ...
2020-02-19 08:46 0 747 推薦指數：
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