岭回归是带二范数惩罚的最小二乘回归。ols方法中，<img src="https://pic1.zhimg.com/716fd592b5b8cb384bd687710942dbc8_b.jpg" data-rawwidth="253" data-rawheight="50" c ...
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2017-07-30 00:14:08
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下一步plotData一大堆复杂逻辑 太复杂我放弃 matlab选择列的方法 ...
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2017-07-28 19:26:38
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Logistic Regression 笔记与理解 Logistic Regression Hypothesis 记为 H(theta) H(theta)=g(z) 当中g(z),是一个叫做Logistic Function的函数。g(z)函数定义例如以下： 相应图像例如以下： 这是一个值域为0～1 ...
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2017-07-22 16:42:26
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机器学习第2课：单变量线性回归(Linear Regression with One Variable) ...
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2017-07-20 15:21:14
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本文原始版本号见http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7834256 本栏目（Machine learning）包含单參数的线性回归、多參数的线性回归、Octave Tutorial、Logistic Regression、Regulari ...
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2017-07-20 15:11:59
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对于某些线性回归问题，正规方程方法可能更加简单高效。 正规方程推导过程如下： 梯度下降法和正规方程的比较： 总结： 只要特征数量并不是特别大，对于线性回归问题正规方程是一个比梯度下降算法更快的替代算法。但是当特征数量非常多的时候或者模型更复杂的时候（比如logistic regression等），正 ...
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2017-07-14 23:07:02
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在拿到一组数据时，我们需要先观察数据选择特征甚至构造特征，然后选择合适的模型。 线性回归并不适用所有数据，有时候我们需要用曲线来拟合我们的数据。 比如一个二次模型： 或者三次模型： 对于多项式模型，我们可以构造特征如： x2 = x22 x3 = x33 从而可以把模型转化为线性回归模型。 注：在构 ...
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2017-07-14 19:32:10
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1 Gradient Checking 说明前面我们已经实现了Linear Regression和Logistic Regression。关键在于代价函数Cost Function和其梯度Gradient的计算。在Gradient的计算中，我们一般採用推导出来的计算公式来进行计算。可是我们看到，推导 ...
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2017-07-13 10:34:47
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from numpy import array from pyspark.mllib.regression import LabeledPoint from pyspark.mllib.tree import DecisionTree, DecisionTreeModel from pyspark ... ...
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2017-07-11 17:55:41
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TensorFlow实现Softmax Regression(回归)识别手写数字。MNIST(Mixed National Institute of Standards and Technology database)，简单机器视觉数据集，28X28像素手写数字，只有灰度值信息，空白部分为0,笔迹根 ...
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2017-07-10 00:34:31
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