在Coursera机器学习课程中，第一篇练习就是如何使用最小均方差(LeastSquare)来求解线性模型中的参数。本文从概率论的角度---最大化似然函数，来求解模型参数，得到线性模型。本文内容来源于：《AFirstCourseofMachineLearning》中的第一章和第二章。 先来看一个线性模型的例子...

本文根据水库中蓄水标线(waterlevel)使用正则化的线性回归模型预水流量(waterflowingoutofdam)，然后debug学习算法以及讨论偏差和方差对该线性回归模型的影响。 ①可视化数据集本作业的数据集分成三部分：ⓐ训练集(trainingset)，样本矩阵(训练集)：X，结果标签(label...

本作业使用逻辑回归(logisticregression)和神经网络(neuralnetworks)识别手写的阿拉伯数字(0-9)关于逻辑回归的一个编程练习，可参考：StanfordcourseraAndrewNg机器学习课程编程作业（Exercise2）及总结下面使用逻辑回归实现多分类问题：识别手写的阿拉伯数字(0-...

Lecture3课程内容记录：（上）https://zhuanlan.zhihu.com/p/20918580?refer=intelligentunit             （中）ht...

原文地址：http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/51629328作者：ZicoKolter(补充：ChuongDo)     时间：2016年6月翻译：@MOLLY（mollyecla@gmail.com...

 纲要boss说增加项目平台分析方法：T检验（独立样本T检验）、线性回归、二元Logistics回归、因子分析、可靠性分析根本不懂，一脸懵逼状态，分析部确实有人才，反正我是一脸懵 首先解释什么是二元Logistic回归分析吧 二元Logistics回归 可以用来做分类，回归更多的...

生而为人，出生你无法选择，人生你可以面临毕业，面临就业，面对21岁的自己，编程思想来源于生活1.组块　　大任务化小块，小块任务个个击破，饭还是得一口口的吃2.自信心　　bug千万种，trytrytry3.改变对自己的定义　　不如换个方向看问题4.高阶思维　　生活不止眼前的bug，还有未知的bug，事情看远一点 ...

对于pytorch的深度学习框架，在建立人工神经网络时整体的步骤主要有以下四步：1、载入原始数据2、构建具体神经网络3、进行数据的训练4、数据测试和验证pytorch神经网络的数据载入，以MINIST书写字体的原始数据为例：importtorchimportmatplotlib.pyplotas pltdef...

sklearn实现多分类逻辑回归#二分类逻辑回归算法改造适用于多分类问题1、对于逻辑回归算法主要是用回归的算法解决分类的问题，它只能解决二分类的问题，不过经过一定的改造便可以进行多分类问题，主要的改造方式有两大类：(1)OVR/A(OneVSRest/ALL)(2)OVO(OneVSOne)2、对于OVR的改造方式，主...

1、逻辑回归算法即可以看做是回归算法，也可以看作是分类算法，通常用来解决分类问题，主要是二分类问题，对于多分类问题并不适合，也可以通过一定的技巧变形来间接解决。2、决策边界是指不同分类结果之间的边界线(或者边界实体)，它具体的表现形式一定程度上说明了算法训练模型的过拟合程度，我们可以通过决策边界来调整算法的超参数。&n...

逻辑回归的数学原理推导及原理代码实现1、逻辑回归算法是目前应用最为广泛的一种算法，虽然是回归算法，但是它解决的是分类问题，而不是回归问题，它的原理是将样本的特征与样本发生的概率，而概率是一个数字，因此将其称为回归算法。2、对于逻辑回归因为得到的预测结果是事件的发生概率，因此它的预测值值域为0-1之间，而概率转换函数一般...

//2019.08.13#逻辑回归算法(LogisticRegression)1、根据2017-2018年人工智能与大数据科学领域的统计，不同的机器学习算法应用占比排名如下，其中，逻辑回归、决策树、随机森林以及人工神经网络算法占比前四，应用最为广泛，其次是贝叶斯算法、集成学习以及支持向量机SVM算法。目前全球人工智能最...

sklearn中的多项式回归算法1、多项式回归法多项式回归的思路和线性回归的思路以及优化算法是一致的，它是在线性回归的基础上在原来的数据集维度特征上增加一些另外的多项式特征，使得原始数据集的维度增加，然后基于升维后的数据集用线性回归的思路进行求解，从而得到相应的预测结果和各项的系数。2、多项式回归的函数在pyhton的...

//2019.08.04#线性回归算法基础入门(LinearRegression)1、线性回归算法是一种非常典型的解决回归问题的监督学习算法，它具有以下几个特点：(1)典型的回归算法，可以解决实际中的回归问题；(2)思想简单，容易实现；(3)是许多强大的非线性算法模型的基础；(4)结果具有很好的可解释性；(5)蕴含机器...

最小二乘法的数学原理推导（机器学习线性回归）——燕江依/2019.08.04对于简单线性回归问题，即数据特征只有一个的基础数据集，要使得损失函数(这里是指真值与预测值之间误差的平方)最小，从而求得最优化的参数a和b，这个具体方法称为最小二乘法，利用最小二乘法，可以得到最佳的参数a和b的计算式，如...