機器學習 - 從線性回歸到神經網絡
之前寫的線性回歸，充斥了大量的公式，對於入門來說顯得過於枯燥，所以打算重寫這一部分，而了解了線性回歸后，它又可以為我們解釋深度學習的由來。 一、機器學習簡述 機器學習可以理解為計算機根據給定的問題及數據進行學習，並可根據學習結果解決同類型的問題。可以把機器學習比作一個函數，把我們已知的數據輸入 ...
原文：從線性回歸到神經網絡
背景：一直想要梳理一下自己對廣義線性模型的認識及思考，所有就有了這篇隨筆。 前提： 首先明確，介紹模型會按照模型的三要素來展開，即模型 模型的參數空間 ，策略 如何選擇最優模型，一般指代價函數 損失函數 ，算法 模型學習參數的方法，包括最優化方法等 因為介紹的模型都是線性模型及其演化，有個概念必須要介紹 超平面：N維空間的N 維子空間，比如當N 時，超平面就是二維空間中的一條線 一 線性回歸 該算 ...
2020-03-17 19:27 0 1671 推薦指數：
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