阅读目录前言基本线性回归解决方案-最小二乘法最小二乘法的具体实现局部加权线性回归岭回归具体方案的制定小结回到顶部      本文将系统的介绍机器学习中监督学习的回归部分，系统的讲解如何利用回归理论知识来预测出一个分类的连续值。   ...

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插值，它根据已知的数据序列（也可以理解为坐标中一连串离散的点），找到其中的规律；然后根据找到的这个规律，来对其中尚未有数据记录的点进行数值估计。1）它可以对数据中的缺失进行合理的补偿；2）可以对数据进行放大或者缩小。线性插值是一种针对一维数据的插值方法，它根据一维数据序列中需要插值的点的左右邻近两个数据点来进行数值的估...

推荐资源：《线性代数的本质》：Essenceoflinearalgebra视频教程《数学之美》（科普类书籍），吴军系列书籍都不错。易向军《大嘴巴漫谈数据挖掘》，通俗生动，不枯燥。...

 在上一篇文章中，我们已经学会了编写一个简单的感知器，并用它来实现一个线性分类器。你应该还记得用来训练感知器的『感知器规则』。然而，我们并没有关心这个规则是怎么得到的。本文通过介绍另外一种『感知器』，也就是『线性单元』，来说明关于机器学习一些基本的概念，比如模型、目标函数、优化算法等等。这些概念对于所有的机器...

数据结构：是相互之间存在一种或多种关系的数据元素的集合。逻辑结构和物理结构 关于数据结构，我们可以从逻辑结构和物理结构这两个维度去描述逻辑结构是数据对象中数据元素之间的关系，是从逻辑意义上去描述的数据之间的组织形式。逻辑结构有4种：集合结构（数据元素之间仅以集合的方式体现，元素之间没有别的关系）线性结构（数据...

　在主成分分析（PCA）原理总结中，我们对降维算法PCA做了总结。这里我们就对另外一种经典的降维方法线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis,以下简称LDA）做一个总结。LDA在模式识别领域（比如人脸识别，舰艇识别等图形图像识别领域）中有非常广泛的应用，因此我们有必要了解下它的算法原理。　　　...

对于想深入了解线性回归的童鞋，这里给出一个完整的例子，详细学完这个例子，对用scikit-learn来运行线性回归，评估模型不会有什么问题了。　　　　没有数据，当然没法研究机器学习啦。:)这里我们用UCI大学公开的机器学习数据来跑线性回归。　　　　数据的介绍在这： http://archive.ics.uci...

来自http://blog.csdn.net/jasonding1354/article/details/46340729如何使用pandas读入数据如何使用seaborn进行数据的可视化scikit-learn的线性回归模型和使用方法线性回归模型的评估测度特征选择的方法 作为有监督学习，分类问题是预测类别结...

  题解：看到区间最大异或和，首先想到的是线性基；(读题发现要用到上一次的结果，也就是要强制在线，然后自己刚学完主席树就想是不是主席树套线性基，但是这是会超时的)线性基可以处理的操作是：在数列末尾插入一个数查询全局的子集异或最大值由于线性基的长度很短，因此我们可以将数列所有前缀的线性基保存下来。1到...

线性基是向量空间的一组基，通常可以解决有关异或的一些题目。异或的重要性质:(如果axorbxorc=0，那么axorb=c；)(如果axorb=c，那么axorc=b;)线性基的重要性质：原序列里面的任意一个数都可以由线性基里面的一些数异或得到线性基里面的任意一些数异或起来都不能得到0线性基里面的数的个数唯一，并且在保...

问题定义：对于给定序列a1,a2,a3……an寻找它的某个连续子段，使得其和最大。模板：1#include<bits/stdc++.h>2usingnamespacestd;3typedeflonglongll;4constintmaxn=110;5constintinf=0x3f3f3f3f;67intm...

MonkeyandBanana    AC_Code:1#include<iostream>2#include<cstdio>3#include<cstring>4#include<algorithm>5usingnamespace...

线性dp之序列问题【基本概念与性质】1.子序列：一个序列A＝a1,a2,……an中任意删除若干项，剩余的序列叫做A的一个子序列。也可以认为是从序列A按原顺序保留任意若干项得到的序列。（例如：对序列｛1,3,5,4,2,6,8,7｝来说，序列｛3,4,8,7｝是它的一个子序列。）2.公共子序列：如果序列C既是序列A的子序...

最近偶尔在重温统计学，发现自己工作后用了各种高级的统计分析方法，各种统计模型，却忽视了统计学中一些最基础的知识，而这些知识是所有这些高级方法的基础，基础不扎实，高级方法用起来真觉得底气不足，今天看到哑变量在回归分析中的应用，总结如下：哑变量（DummyVariable），也叫虚拟变量，引入哑变量的目的是，将不能够定量处...