第一章:Simple Linear Regression 1.领域知识在lR中有什么用? feature extraction的时候需要对这个领域的理解。 2.线性回归的点方程和线方程表示? 3.梯度下降计算loss时是计算所有样本点的loss还是部分点的loss? 4.什么是凸函数? 5.可以用梯度=0来解LR嘛?可以解其它ML模型嘛? 6.目前数学界对凸优化和非凸优化...
%matplotlib widgetimportmatplotlib.pyplotaspltfromlab_utils_commonimportplot_data, sigmoid, dlc plt.style.use('./deeplearning.mplstyle') X_train = np.array([[0.5,1.5], [1,1], [1.5,0.5], [3,0.5], [2,2], [1,2.5]])#(m,n)y_train = np.array([0,0,0,1,1,1])#(m,)fig,ax...
这种实际叫做Stepwise Regression。 8.LASSO的重要性? 写《The Element of Statistical Learning》的作者专门为LASSO写了一本书,在本课程中,Emily老师说"LASSO is really fundamentally changed the field of machine learning and statistic." 9.什么是Elastic Net? 占坑 10.为什么LASSO感觉比Ridge更重要? 因为LASSO...
ridge regression 机器学习 machine learning regression 深度学习的课程笔记,参考李宏毅机器学习课程 一、定义 回归是通过输入特征向量来找到函数并输出数值标量。 例如,深度学习应用于自动驾驶领域。我们在无人车上输入每个传感器的数据,例如路况、测量的车辆距离等,并结合回归模型输出方向盘角度。 二、回归模型建立步骤 st...
[Machine Learning] 逻辑回归 (Logistic Regression) -分类问题-逻辑回归-正则化 在之前的问题讨论中,研究的都是连续值,即y的输出是一个连续的值。但是在分类问题中,要预测的值是离散的值,就是预测的结果是否属于某一个类。例如:判断一封电子邮件是否是垃圾邮件;判断一次金融交易是否是欺诈;之前我们也谈到了肿瘤...
线性回归(Linear Regression) At first, I wanna show what is linear regression? 线性回归的历史来源我也不知道,只是高中的时候大概就知道拟合这个概念,老师说一群散点,可以大致画出一条线来拟合他们,使得每个点与线上的值的残差平方和最小,也就是说是最小二乘方法来拟合散点了,这大概就是我们说的线性回归。
Why is regression in machine learning important? Regression is an essential concept not only for machine learning experts, but also for all business leaders, as it is a foundational technique inpredictive analytics, said Nick Kramer, vice president of applied solutions at global consulting firm SSA...
In Machine Learning, predicting the future is very important.How Does it Work?Python has methods for finding a relationship between data-points and to draw a line of linear regression. We will show you how to use these methods instead of going through the mathematic formula....
「Machine Learning」线性回归认识 不难,根本都不难~😧 1、初识线性回归 所谓线性回归(Linear Regression),其最本质的特点就是可以用来根据已有的数据探究一个(或者多个)自变量与因变量之间的线性关系,从而对未知自变量所对应因变量进行预测。以单个自变量为例:...
1. Parametric Regression 可以用 polyfit 直接得到多项式的系数: importnumpyasnp# The rank of the coefficient matrix in the least-squares fit is deficient.# The warning is only raised if full = False.# The warnings can be turned off byimportwarnings ...