引言 不懂数学是学不好人工智能的，本系列文章就汇总了人工智能所需的数学知识。本文是高等数学篇。 另有线代篇和概率论篇。 人工智能数学基础之概率论 人工智能数学基础之线性代数(持续更新) 函数与极限 函数 \(y = f(x)\) ,x是函数f的自变量，y是因变量 函数极限 \(\lim\limits ...
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2021-07-19 16:42:48
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一、线性回归 1.定义 线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。其表达形式为y = w’x+e，e为误差服从均值为0的正态分布。 回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线 ...
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2021-06-30 18:32:28
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中介作用是研究自变量X对因变量Y的影响时，是否会先通过中介变量M，再去影响Y。比如工作满意度（X）会影响到创新氛围（M）,再影响最终工作绩效（Y）。 在中介作用研究中，如果自变量与因变量之间存在多个中介变量被称为多重中介模型。 一、基本类型 根据中介变量之间是否有影响关系又可分为两种类型。 并行中介 ...
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2020-12-02 12:00:28
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为什么要对数据进行归一化处理在喂给机器学习模型的数据中，对数据要进行归一化的处理。为什么要进行归一化处理，下面从寻找最优解这个角度给出自己的看法。1例子假定为预测房价的例子，自变量为面积，房间数两个，因变量为房价。那么可以得到的公式为：其中代表房间数，代表变量前面的系数。其中代表面积，代表变量前面的系数。首先我们祭出两张图代表数据是否均一化的最优解寻解过程。未归一化：归一化之后为什么会出现上述两个
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2020-11-27 11:26:59
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1. 线性回归 X，Y是线性的 是偏置（有点像截距），防止Y为0，矩阵表示时，为全1 ：数据集收集的时候有误差（高斯误差，均值为0） 表达向量很相似 D：和，代表所有的数据，和相互独立 2. Basic Expansion 2.1 使用Basis expansion捕捉自变量和因变量的非线性关系 2 ...
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2020-11-25 12:17:37
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1、什么叫回归算法: 常见的回归算法有: 线性回归、Logistic回归、Softmax回归...... ① 回归算法属于一种有监督学习 ② 回归算法是一种比较常用的机器学习算法，用来建立自变量(x)与因变量(y)之间的关系；从机器学习的角度来讲，用于构建一个算法模型(函数)来做属性(x)与标签(y ...
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2020-09-03 16:55:20
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逻辑回归 一、什么是逻辑回归 是用于处理因变量为分类变量的回归问题，常见的是二分类或二项分布问题，也可以处理多分类问题，它实际上是属于一种分类方法。主要思想是用最大似然概率方法构造方差，为最大化方差，利用牛顿梯度上升求解方差参数。 优缺点如下： 1 优点：计算代价不高，易于理解和实现。 2 缺点：容 ...
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2020-08-07 12:31:57
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Mooc上一篇的房屋和价格回归预测使用的一元线性回归，这次该用多项式看看拟合效果有什么变化。 1.多项式原理简单介绍 (1).基本概念 多项式回归(Polynomial Regression)是研究一个因变量与一个或多个自变量间多项式的回归分析方法。如果自变量只有一个 时，称为一元多项式回归；如果自 ...
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2020-07-16 00:22:32
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第三章 线性回归 3.1 问题引入 线性回归就是使用曲线(直线，真曲线)来拟合数据点，进而得到数据中因变量与自变量的关系达到预测的目的。是值到值得预测。 import numpy as np #生成20个点 x = np.linspace(0,10,20) #映射为2纬数据关系 y = np.arr ...
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2020-07-08 23:25:09
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1.用自己的话描述一下，什么是逻辑回归，与线性回归对比，有什么不同？ 什么是：逻辑回归本质上是一个线性回归模型，是一种用来解决二分类问题的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性。 逻辑回归公式： 和线性回归的不同（直接上的不同）：逻辑回归中因变量都是分类型变量，而线性回归的是连续性数值变量，并且逻辑 ...
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2020-06-16 13:01:30
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