1.线性回归我们用 X1， X2..Xn 去描述 feature 里面的分量，比如 x1=房间的面积， x2=房间的朝向，等等，我们可以做出一个估计函数评论此估计函数的参数是否好，采用损失函数，即对于m次的估计值和真实值的差的平方和求和，然后乘1/2是为了简化计算。如何取参数，使得估计函数 最小。可...
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2015-12-22 21:21:39
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线性回归的概念。在高中的数学书出现了。给你一些样本点，怎样找出一条直线，使得最逼近这些样本点。给出一个样例：如果 x 是房子面积，y是房子价格。确定一条直线须要theta0和theta1.给出x,我们就能够计算出房子的价格 h(x) = theta0+theta1*x关键是怎样计算出theta0和t...
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2015-12-12 16:48:58
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gridline栅格线；格网线['gridlain]插入---图片---各种图形选择设置固定值设置趋势线---就是回归线最终结果
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2015-11-07 20:36:43
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线性回归、线性分类、逻辑回归——线性模型线性回归和逻辑回归：https://www.evernote.com/shard/s146/sh/bf0d0a08-d5c5-4dc9-b70f-fa6374b9ceae/14e34bc9e8e518b1a5cc17fc585d75fc线性分类模型：http:...
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2015-11-06 00:06:23
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线性回归简介 线性回归是指利用线性回归方程中的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间的关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。 案例简介 本案例中的数据是...
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2015-09-11 23:36:37
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主要内容： 回归 1.线性回归 2.Logistic回归 最优问题： 1.梯度下降 2.牛顿法 3.拟牛顿法 了解参数学习算法和非参数学习算法的区别 1. 2.线性回归
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2015-09-10 20:49:37
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logistic 回归1.问题：在上面讨论回归问题时，讨论的结果都是连续类型，但如果要求做分类呢？即讨论结果为离散型的值。2.解答：
假设：
其中：
g(z)g(z)的图形如下：
由此可知：当hθ(x)h_\theta(x)<0.5时我们可以认为为0，反之为1，这样就变成离散型的数据了。
推导迭代式：利用概率论进行推导，找出样本服从的分布类型，利用最大似然法求出相应的θ\theta因此：...
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2015-08-05 18:33:10
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深度神经网络结构以及Pre-Training的理解Logistic回归、传统多层神经网络1.1 线性回归、线性神经网络、Logistic/Softmax回归线性回归是用于数据拟合的常规手段，其任务是优化目标函数：h(θ)=θ+θ1x1+θ2x2+....θnxn线性回归的求解法通常为两种：①解优化多...
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2015-06-19 18:29:17
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1.本次课程大纲
局部加权回归： 线性回归的变化版本
Probability interpretation：另一种可能的对于线性回归的解释
Logistic回归： 基于2的一个分类算法
感知器算法： 对于3的延伸，简要讲
牛顿方法（用来对logistic进行拟合的算法，这节课没讲）
2.过拟合与欠拟合的距离评估房子的价格，假设三种拟合算法：
（1）X1=size, 拟合出一条线性曲线；
（2）x...
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2015-05-29 23:16:50
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欠拟合与过拟合概念本次课程大纲：1、局部加权回归：线性回归的变化版本2、概率解释：另一种可能的对于线性回归的解释3、Logistic回归：基于2的一个分类算法4、感知器算法：对于3的延伸，简要讲复习：–第i个训练样本令，以参数向量为条件，对于输入x，输出为：n为特征数量定义成本函数J，定义为：m为训...
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2015-04-11 14:49:45
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