使用scikit-learn中内置的回归模型对“美国波士顿房价”数据进行预测。对于一些比赛数据，可以从kaggle官网上获取，网址：https://www.kaggle.com/datasets1.美国波士顿地区房价数据描述fromsklearn.datasetsimportload_bostonboston=load...

线性回归的定义是：目标值预期是输入变量的线性组合。线性模型形式简单、易于建模，但却蕴含着机器学习中一些重要的基本思想。线性回归，是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。优点：结果易于理解，计算不复杂缺点：对非线性的数据拟合不好适用数据类型：数值型和标称型对...

不换行属性:线性布局中的组件不会自动换行,如果组件一个一个排列到尽头之后,剩下的组件就不会显示出来;(1)基线对齐设置方法:setBaselineAligned(booleanb);2)设分隔条作用:设置垂直布局时两个按钮之间的分隔条;(3)对齐方式(控制内部子元素)top,bottom,left,right,cent...

本题目来自物理学苑，原作者认为mmc不容易解决0-1规划。5个人选4个，组队游泳接力比赛，最好成绩组队。其实，mmc解决此类问题，还是很方便，轻松的。下面是原题目的求解： ...

主要议题：1分页，分段模式及实模式2Linux分页 3linux内存线性地址空间布局及物理内存空间布局4linux页表初始化及代码解析1.1.1内存寻址和保护模式在X86平台上，内存控制单元通过分段单元电路把逻辑地址转换为线性地址，又通过分页单元把线性地址转换为物理地址。   一...

通过计算任意两个表的简单自然连接过程讨论线性表的应用。书本2.4#include<iostream>usingnamespacestd;#defineMaxCol10typedefstructNode1{intdata[MaxCol];structNode1*next;}DList;typedefstruc...

     所谓有序表，是指这样的线性表，其中所有的元素以递增或递减的方式排列，并且规定有序表中不存在元素值相同的元素！ #include<iostream>usingnamespacestd;intListInsert(SqList*&L,...

 我们知道，在做数学题的时候，解未知数的方法，是给定自变量和函数，通过函数处理自变量，以获得解。而机器学习就相当于，给定自变量和函数的解，求函数。类似于：这样：function（x）=y机器学习就是样本中有大量的x（特征量）和y（目标变量）然后求这个function。求函数的方法，基于理论上来说，大部分函数都...

如果不用激励函数（其实相当于激励函数是f(x)=x），在这种情况下你每一层输出都是上层输入的线性函数，很容易验证，无论你神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合，与没有隐藏层效果相当，这种情况就是最原始的感知机（Perceptron）了。正因为上面的原因，我们决定引入非线性函数作为激励函数，这样深层神经网络就有意义了（...

原文地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/84660707线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis,LDA），LDA是一种监督学习的降维技术，其具体的原理用一个栗子来说明。首先，从一个简单的分类开始，如下图所示尝试找一个向量，并将各个样本投影到该向量上，比如上面的向量...

原文地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/32658341之前我们讨论的PCA降维，对样本数据来言，可以是没有类别标签y的。如果我们做回归时，如果特征太多，那么会产生不相关特征引入、过度拟合等问题。我们可以使用PCA来降维，但PCA没有将类别标签考虑进去，属于无监督的。假设我们对一张100*1...

一点关于深度神经网络和非线性之间的关系的问答。原文地址：https://blog.csdn.net/JNingWei/article/details/78866718定义：对“乘”、“加”运算闭合。作用：非线性很难形式化，但却是深度学习的核心竞争力。正是由于网络中强大的非线性因素，我们得以深度地抽象出特征。非线性函数主...

原文地址：https://blog.csdn.net/Laputa_ML/article/details/80100739如何理解线性回归中的“回归”，回归到哪里？先看看线性回归的英文regressiontowardsthemean。mean在英文中是平均值的意思。那么平均值又怎么理解呢？个人觉得如果能和另外几个值联合...

原文地址：https://blog.csdn.net/laputa_ml/article/details/80072570#comments今天我就简单谈谈自己的一些新想法。我们从最基本的容易引起歧义的地方出发。很多人问我，回归（regression）和拟合（fitting）有什么不同？其实如果你想从数学的角度去区分它...

作者：桂。时间：2017-03-26 10:12:07链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6621914.html  【读书笔记05】前言 西蒙.赫金的《自适应滤波器原理》第四版第三章，线性预测是WienerFilter的应用，作为信号识...