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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数据量小,选用 high bias/low variance模型(Naive Bayes),因为low bias/high variance模型(KNN,logistic regression)会overfitNaive Bayes:简单,只需要计数就可以;数据量小时,也适用;如果各因素独立(比如词...
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2015-05-29 13:52:16
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problem 1: $\min_{\beta} ~f_\alpha(\beta):=\frac{1}{2}\Vert y-X\beta\Vert^2 +\alpha\Vert \beta\Vert$problem 2: $\min_{\beta} ~\frac{1}{2}\Vert y-X\b.....
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2015-05-29 06:12:52
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学习Logistic Regression的笔记与理解1.首先从结果往前来看下how logistic regression make predictions。设我们某个测试数据为X(x0,x1,x2···xn),Θ(θ0,θ1,θ2,···θn)为我们的学习算法所学到的参数,那么写成向量的话就变成...
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2015-05-28 21:13:02
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PART0 判别学习算法引入:二元分类问题建模:判别学习算法(discriminative learning algorithm)直接根据P(y|x)【即给定特征x下的分类结果y】建模之前我们用的算法(如logistic回归)就是判别学习算法PART1 生成学习算法PART1.1 Definitio...
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2015-05-28 07:04:32
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【转】junit浅学笔记一 JUnit是一个回归测试框架(regression testing framework)。Junit测试是程序员测试,即所谓白盒测试,因为程序员知道被测试的软件如何(How)完成功能和完成什么样(What)的功能。Junit是一套框架,继承TestCase类,就可以用Ju...
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2015-05-27 20:40:28
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3.多变量线性回归 (Linear Regression with multiple variable)
3.1 多维特征(Multiple Features)
3.2 多变量梯度下降(Gradient descent for multiple variables)
3.3 特征缩放(feature scaling)
3.4 学习率(Learning rate)...
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2015-05-27 14:00:37
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本练习以为基础, 重现书中代码, 以达到熟悉算法应用为目的1.梯度上升算法新建一个logRegres.py文件, 在文件中添加如下代码:from numpy import *#加载模块 numpydef loadDataSet(): dataMat = []; labelMat = [] ...
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2015-05-25 23:43:45
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单变量线性回归(Linear Regression with One Variable)2.1 模型表达(Model Representation)
m 代表训练集中实例的数量
x 代表特征/输入变量
y 代表目标变量/输出变量
(x,y) 代表训练集中的实例
(x(i),y(i) ) 代表第 i 个观察实例
h 代表学习算法的解决方案或函数也称为假设(hypothesis) 单变量线性回归:只含...
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2015-05-25 11:31:53
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SVM1.概述SVM全称Support_Vector_Machine,即支持向量机,是机器学习中的一种监督学习分类算法,一般用于二分类问题。对于线性可分的二分类问题,SVM可以直接求解,对于非线性可分问题,其也可以通过核函数将低维映射到高维空间从而转变为线性可分。对于多分类问题,SVM经过适当的转换,也能加以解决。相对于传统的分类算法如logistic回归,k近邻法,决策树,感知机,高斯判别分析法(...
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2015-05-25 10:12:27
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