Alink漫談(十一) ：線性回歸 之 L-BFGS優化
Alink漫談(十一) ：線性回歸 之 L-BFGS優化 目錄 Alink漫談(十一) ：線性回歸 之 L-BFGS優化 0x00 摘要 0x01 回顧 1.1 優化基本思路 1.2 各類優化方法 ...
原文：Alink漫談(十) ：線性回歸實現 之 數據預處理
Alink漫談 十 ：線性回歸實現 之 數據預處理 目錄 Alink漫談 十 ：線性回歸實現 之 數據預處理 x 摘要 x 概念 . 線性回歸 . 優化模型 . 損失函數 amp 目標函數 . 最小二乘法 x 示例代碼 x 整體概述 x 基礎功能 . 損失函數 . . 導數和偏導數 . . 方向導數 . . Hessian矩陣 . . 平方損失函數 in Alink . 目標函數 . . 梯度 . ...
2020-07-11 08:16 0 1193 推薦指數：
相關推薦
Alink漫談(一) : 從KMeans算法實現不同看Alink設計思想
Alink漫談(一) : 從KMeans算法實現不同看Alink設計思想 目錄 Alink漫談(一) : 從KMeans算法實現不同看Alink設計思想 0x00 摘要 0x01 Flink 是什么 0x02 Alink 是什么 ...
Alink漫談(六) : TF-IDF算法的實現
Alink漫談(六) : TF-IDF算法的實現 目錄 Alink漫談(六) : TF-IDF算法的實現 0x00 摘要 0x01 TF-IDF 1.1 原理 1.2 計算方法 0x02 ...
LocalOutlierFactor算法回歸數據預處理
sklearn.neighbors.LocalOutlierFactor¶ class sklearn.neighbors. LocalOutlierFact ...
線性回歸處理非數值型數據
線性回歸中經常會遇到非數值型數據，即分類型數據，比如性別、所屬省份、專業類型等等 分類型數據無法量化，一般會采用啞數據進行處理 如某個數據分為A、B、C三類，即可采用兩個啞數據a，b 類型為A時，a=1,b=0 類型為B時，a=0,b=1 類型為C時，a=0,b=0 不使用a,b,c ...
Alink漫談(十三) ：在線學習算法FTRL 之 具體實現
Alink漫談(十三) ：在線學習算法FTRL 之 具體實現 目錄 Alink漫談(十三) ：在線學習算法FTRL 之 具體實現 0x00 摘要 0x01 回顧 0x02 在線訓練 2.1 預置模型 ...
Alink漫談(四) : 模型的來龍去脈
Alink漫談(四) : 模型的來龍去脈 目錄 Alink漫談(四) : 模型的來龍去脈 0x00 摘要 0x01 模型 1.1 模型包含內容 1.2 Alink的模型文件 0x02 流程圖 ...
數據預處理——分類(線性可分SVM與決策樹)
[toc] ## 第二次作業 #### 第一題 <b>題目描述</b><br> 1.如下表數據，前四列是天氣情況（陰晴outlook，氣溫temperature，濕度humidity，風windy）；最后一列是類標簽 ...