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...
所以非参方法的优势在于,随着样本的增多,可以动态增加模型的复杂度。 其它是nonparametric的有trees(决策树),locally weighted structured regression model,神经网络,support vector machine 11.上面的10讨论的是1-NN noiseless的情况,那么当有noise时,随着样本增多,最后non-parametric model的true error会收敛到0嘛? 只...
Machine Learning in action --regression(已勘误) 最近在自学机器学习,应导师要求,先把《Machine Learning with R》动手刷了一遍,感觉R真不能算是一门计算机语言,感觉也就是一个功能复杂的计算器。所以这次就决定使用经典教材《Machine Learning in action》。因为开学得换work station ,怕到时候代码又丢了,所以就...
下图给出了上一小节中给出的梯度下降算法,其中:参数α称为学习速率,它控制我们以多大的幅度更新参数θj。本小节将要给这个式子一个直观的认识,并且介绍式中的两部分(learning rate和derivative)的作用以及为什么当把这两部分放一起时整个更新过程是有意义的。 以一个稍微简单的情况为例:代价函数J只有一个参数θ1,...
Linear Regression Machine learning The goal is to develop a model that can accurately predict salaries based on relevant features such as job title, years of experience, and education level. - RANJITHROSAN17/linear-regression-machine-learning
"Regression is what scientists and enterprises use when answering quantitative questions, specifically of the type 'how many,' 'how much,' 'when will' and so on. In machine learning, it discovers any measurement that is not currently available in the data," Khadilkar explained. ...
cl-online-learning - Online learning algorithms (Perceptron, AROW, SCW, Logistic Regression). cl-random-forest - Implementation of Random Forest in Common Lisp.ClojureNatural Language ProcessingClojure-openNLP - Natural Language Processing in Clojure (opennlp). Infections-clj - Rails-like inflection ...
Machine Learning - Linear Regression❮ Previous Next ❯ RegressionThe term regression is used when you try to find the relationship between variables.In Machine Learning, and in statistical modeling, that relationship is used to predict the outcome of future events....
「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:...
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。