price_pred <- t(theta) %*% c(1, (1650-mean(x$area))/sd(x$area), (3-mean(x$room_num))/sd(x$room_num)) print(price_pred) 其中学习率选择的曲线如下,可以看到设定为1时收敛最快。 练习4-逻辑回归 题目和数据请点这里 # read raw data x <- read.table("ex4Data/ex4x.dat", header...
3.[单选题]()算法是通过智能体不断与环境进行交互,通过试错的方式来获得最佳策略 A)有监督学习 B)半监督学习 C)无监督学习 D)强化学习 答案:D 解析:4.[单选题]下列方法中,属于无监督学习的为( )A)线性回归 B)K均值 C)神经网络 D)决策树 答案:B 解析:5.[单选题]在k近邻学习算法中,随着k的增加,...
4.2选择算法 由于是初学者,数据中存在分类数据和虚拟变量,以及输出数据为二分数据,因此选择逻辑回归算法。 4.3 训练模型 利用训练数据集进行模型的训练。 5评估模型 由于采用的是逻辑回归模型,因此通过查看模型的正确率来评估模型。 模型的正确率为84.35%,正确率高,拟合较好,因此可以进行预测。 6 方案实施 运用上一...
没错括号里就是我们线性回归的假设函数我们知道线性回归的假设函数是一条直线在分类问题中既然要分类那么类别之间肯定就会有一条分界线对于二分类问题我们假设它的分类边界是一条直线不要问我为啥逻辑回归就是假设边 39浏览 0人下载 机器学习(强化学习)期末测试练习题 真题试卷 其他 化学 暂无简介 145浏览 3人下载...
1.逻辑回归模型解决(B) A.回归问题 B.分类问题 C.聚类问题 D.推理问题 2.逻辑回归属于(B)回归 A.概率性线性 B.概率性非线性 C.非概率性线性 D.非概率性非线性 3.逻辑回归不能实现(D) A.二分类 B.多分类 C.分类预测 D.非线性回归 4.下列关于最大熵模型的表述错误的是(B) A.最大熵模型是基于熵...
A)找到利群点很重要, 因为线性回归对利群点很敏感 B)线性回归要求所有变量必须符合正态分布 C)线性回归假设数据没有多重线性相关性 答案:A 解析:利群点要着重考虑, 第一点是对的 不是必须的, 当然, 如果是正态分布, 训练效果会更好 有少量的多重线性相关性是可以的, 但是我们要尽量避免 3.[单选题]一对...
选择Kaggle练习项目的一大原因是,Kaggle为每一个练习项目提供了相应的教程,以保证初学者快速上手。对比Kaggle提供的参考代码,本项目与之最大的差异在于特征工程的操作上。如何优化特征提取和选择的过程,这是项目优化的一个重要方向。 附一、线性回归知识点 附二、逻辑回归知识点...
9-6 在逻辑回归中使用多项式特征 notebook playML 9-7 scikit-learn中的逻辑回归 notebook - 9-8 OvR与OvO notebook - 补充代码1: kNN的决策边界 notebook - 补充代码2: scikit-learn中的LogisticRegressionCV notebook - 补充代码3: scikit-learn中随机梯度下降法训练逻辑回归 [整理中] [敬请期待] 第十章...
3.什么是带标签的训练集? 用来训练算法的训练数据包含了答案 4.最常见的两个监督任务是什么? K近邻算法 线性回归 逻辑回归 支持向量机(SVM) 决策树和随机森林 神经网络 5.指出四个常见的非监督任务? 聚类K 均值 层次聚类分析(Hierarchical Cluster Analysis,HCA) 期望最大值 ...
price_pred <- t(theta) %*% c(1, (1650-mean(x$area))/sd(x$area), (3-mean(x$room_num))/sd(x$room_num)) print(price_pred) 其中学习率选择的曲线如下,可以看到设定为1时收敛最快。 练习4-逻辑回归 题目和数据请点这里 # read raw data ...