sklearn中的LinearRegression 函數原型:class sklearn.linear_model.LinearRegression(fit_intercept=True,normalize=False,copy_X=True,n_jobs ...
在上次的代碼重寫中使用了sklearn.LinearRegression 類進行了線性回歸之后猜測其使用的是常用的梯度下降 反向傳播算法實現,所以今天來學習它的源碼實現。但是在看到源碼的一瞬間突然有種懷疑人生的感覺,我是誰 我在哪 果然大佬的代碼只能讓我膜拜。 在一目十行地看完代碼之后,我發現了一個問題,梯度的單詞是gradient,一般在代碼中會使用縮寫grad 來表示梯度,而在這個代碼中除了G ...
2021-04-28 22:28 3 262 推薦指數:
sklearn中的LinearRegression 函數原型:class sklearn.linear_model.LinearRegression(fit_intercept=True,normalize=False,copy_X=True,n_jobs ...
LinearRegression(線性回歸) 1.線性回歸簡介 線性回歸定義: 百科中解釋 我個人的理解就是:線性回歸算法就是一個使用線性函數作為模型框架($y = w*x + b$)、並通過優化算法對訓練數據進行訓練、最終得出最優(全局最優解或局部最優)參數的過程。 y ...
概述 今天要說一下機器學習中大多數書籍第一個講的(有的可能是KNN)模型-線性回歸。說起線性回歸,首先要介紹一下機器學習中的兩個常見的問題:回歸任務和分類任務。那什么是回歸任務和分類任務呢?簡單的來說,在監督學習中(也就是有標簽的數據中),標簽值為連續值時是回歸任務,標志值 ...
本文的參考的github工程鏈接:https://github.com/laubonghaudoi/CapsNet_guide_PyTorch 之前是看過一些深度學習的代碼,但是沒有養成良好的閱讀規范,由於最近在學習CapsNet的原理,在Github找到了一個很好的示例教程,作者 ...
有監督學習--簡單線性回歸模型(調用 sklearn 庫代碼實現)0.引入依賴1.導入數據(data.csv)2.定義損失函數3.導入機器學習庫 sklearn4.測試:運行算法,從訓練好的模型中提取出系數和截距5.畫出擬合曲線6.附錄-測試數據 有監督學習--簡單線性回歸模型 ...
前言 這個星期折騰了一周,中間沒有什么時間學習,周末又干了些其它事情,這個時候正好有時間,我們一起來繼續學習requireJS吧 還是那句話,小釵覺得requireJS本身還是有點難度的,估計完全吸收這個月就過去了,等requireJS學習結束后,我們的學習流程可能就朝兩個方向走 ① 單頁 ...
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Text classifcation with Naïve Bayes In this section we will try to classify newsgroup messages usin ...