机器学习心得01 线性回归 linear regression 李宏毅教授2017年机器学习心得http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ML17.html 应用示例:神奇宝贝经过进化后的能量值 f(x)=y x=(xs,xhp,xw,xh) 如Xh表示神奇宝贝的身高Xw表示神奇宝贝的重量Xs表示种类 第一步:建模(model)
2. 概率解释(Probabilistic interpretation) 3. 局部加权线性回归(Locally weighted linear regression) 回顾: 上一节讲解了梯度下降法,就是通过不断的迭代,找到成本函数J的最小值。其中又讲到了随机梯度下降法和批量梯度下降法,其区别在于是否每一次迭代都要遍历所有的数据。
forepochinrange(num_epochs):# training repeats num_epochs times # in each epoch, all the samples in dataset will be used once # X is the feature and y is the label of a batch sample forX, yindata_iter(batch_size, features, labels): l=loss(net(X, w, b), y).sum() # calculat...
plt.legend(loc=[1,0])#plt.savefig('E:/Python/ml/pic/LinearRegression_'+name+".png")deflinear_poly():#多项式回归poly=PolynomialFeatures(degree=2)#设置阶数为2x_train_poly=poly.fit_transform(x_train) x_test_poly=poly.fit_transform(x_test) linear=LinearRegression() linear.fit(x_train_poly...
2. 线性回归(Linear Regression) 2.1 引例 为了进一步的讲解,现在将之前的例子复杂化一点,添加一个新的特征,房间的数量,从而得到了一个二维输入量的表格: 对于二维输入量来说,我们用符号表示就是$x\in \Reals^2 $,同时为x^{(i)}添加一个下标 j 来表示特征号,住房面积为1,房间数量为2。那么就有x^{(i...
线性回归(Linear Regression) cs229-Part1 符号声明: x(i):输入(input)或特征(features) y(i):输出(output)或目标(target) (x(i),y(i)):训练样本(training example) {(x(i),y(i));i=1,...m}:训练集,m个训练样本 (i):表示训练集的索引 :输入值空间 :输出值空间 描述监督学习问题:给定训练...
ml-linear-regressionjs是一个用于多元线性回归的机器学习库。多元线性回归是一种用于预测连续变量的统计方法,它建立了自变量和因变量之间的线性关系。 ml-linear-regressionjs提供了一组功能强大的工具,帮助用户进行多元线性回归分析。首先,它可以根据给定的数据集拟合回归模型,并计算出每个自变量的权重系数,这些系数表示...
Linear regression in machine learning (ML) builds on this fundamental concept to model the relationship between variables using various ML techniques to generate a regression line between variables such as sales rate and marketing spend. In practice, ML tends to be more useful when working with mul...
ML实战:线性回归+多项式回归 本次实验采用的数据集是sklearn内置的波斯顿房价数据集 代码实现 from sklearn import datasets from sklearn.linear_model import LinearRegression import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split
ML基石_10_LogisticRegression 其他 本文介绍了逻辑回归(Logistic Regression)的基本概念、问题定义、模型假设、目标函数、梯度计算、迭代算法、优化简化、梯度下降、Descent的方向、迭代速度的选择以及总结。 用户1147754 2018/01/02 6430 中国台湾大学林轩田机器学习基石课程学习笔记11 -- Linear Models for Classification ...