支持向量机原理（一）线性支持向量机支持向量机原理（二）线性支持向量机的软间隔最大化模型支持向量机原理（三）线性不可分支持向量机与核函数 1.线性分类SVM面临的问题(1)、有时候数据可以用线性分类SVM来求解，但因为混入异常点，导致不能线性可分，比如下图：有一个蓝色和橙色异常点导致不能按照线性支持向量机方法来...

 1.线性回归的模型函数和损失函数对于m个样本，n维特征，如果y是连续的，则是回归问题，否则是分类问题。它的线性回归模型是：θi(i=1,2...n)是参数，xi(i=1,2...n)是每个样本的n个特征。这里增加一个特征x0=1，得到矩阵形式的线性回归模型：hθ(x)=x&Theta...

支持向量机原理（一）线性支持向量机支持向量机原理（二）线性支持向量机的软间隔最大化模型支持向量机原理（三）线性不可分支持向量机与核函数   　SVM压制了神经网络好多年，如果不考虑集成学习算法，不考虑特定的训练集，在分类算法中SVM表现排第一。　　SVM是一个二元分类算法。　　SVM学习策...

线性回归的思想其实就是解一组方程，得到回归函数，不过在出现误差之后，方程的解法就存在改变，一般使用最小二乘法计算。使用sklearn.liner_model.LinearRegression进行线性回归sklearn对DataMining的各类算法已经有了较好的封装，基本可以使用fit、predict、score来训练...

原文链接https://www.cnblogs.com/zhouzhendong/p/UOJ36.html按照$k$分类讨论：k=1:我们考虑每一位的贡献。若有至少一个数第$i$位为$1$，则对答案的贡献为$2^i/2$。k=2:发现每个异或和的平方为$sum_isum_j2^{i+j}bit_ibit_j$。那么考虑...

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...

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...

#向量化运算importmatplotlibasmplmpl.rcParams['agg.path.chunksize']=1000000importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltm=100x=np.random.random(size=m)y=x*2.0+3.0+np.ra...

          多元线性回归算法可以用来进行初步的数据分析，具有很好的可解释性，不需要进行数据的归一化；另外，对于目标函数的最小化，求取模型参数，一般有两种方式：正规方程解以及梯度下降法 ...

sklearn中实现随机梯度下降法随机梯度下降法是一种根据模拟退火的原理对损失函数进行最小化的一种计算方式，在sklearn中主要用于多元线性回归算法中，是一种比较高效的最优化方法，其中的梯度下降系数（即学习率eta）随着遍历过程的进行在不断地减小。另外，在运用随机梯度下降法之前需要利用sklearn的Standard...

梯度下降法的python代码实现（多元线性回归最小化损失函数）1、梯度下降法主要用来最小化损失函数，是一种比较常用的最优化方法，其具体包含了以下两种不同的方式：批量梯度下降法(沿着梯度变化最快的方向进行搜索最小值)和随机梯度下降法(主要随机梯度下降，通过迭代运算，收敛到最小值)2、随机梯度与批量梯度计算是梯度下降的两种...

1、对于多元线性回归算法，它对于数据集具有较好的可解释性，我们可以对比不过特征参数的输出系数的大小来判断它对数据的影响权重，进而对其中隐含的参数进行扩展和收集，提高整体训练数据的准确性。2、多元回归算法的数学原理及其底层程序编写如下：  根据以上的数学原理可以从底层封装编写整体的多元线性回归算法如下...

对于多元线性回归算法，它对于数据集具有较好的可解释性，我们可以对比不过特征参数的输出系数的大小来判断它对数据的影响权重，进而对其中隐含的参数进行扩展和收集，提高整体训练数据的准确性。整体实现代码如下所示:#1-1导入相应的基础数据集模块importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspl...