机器学习的任务是从属性X预测标记Y，即求概率P(Y|X)； 有监督学习 training data给了正确的答案即label，任务就是建立相应的模型，训练样本集外的数据进行分类预测。 生成式模型 生成模型学习一个联合概率分布P（x，y） 常见的判别方法有 k近邻法、感知机、决策树、逻辑回归、线性回归 ...
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2018-04-22 12:55:52
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本篇为《Python机器学习》一书的笔记。 一、简单线性回归模型 简单（单变量）线性回归的目标是：通过模型来描述某一特征（解释变量x），与连续输出（目标特征y）之间的关系。当只有一个解释变量时，线性模型的函数定义如下： 线性回归可以看成是求解样本点的最佳拟合直线，这条最佳拟合线被称为回归线，回归线与 ...
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2018-04-19 17:42:13
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分析非线性系统2个突破口：0-采集数据，依靠统计 1- 切换维度，回归线性 ...
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2018-04-11 23:05:27
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线性回归 线性回归(linear regression)是最简单的模型，通过学习一个线性模型来预测输出值。多元线性回归可表示为$$f(x_i)=w^Tx_i+b$$根据最小二乘法，寻找最优$$\hat{w}^*=argmin(y-W\hat{w})^T(y-X\hat{w})$$ ...
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2018-04-05 14:34:00
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前言 由于本部分内容讲解资源较多，本文不做过多叙述，重点放在实际问题的应用上。 一、线性回归 线性回归中的线性指的是对于参数的线性的，对于样本的特征不一定是线性的。 线性模型（矩阵形式）：y=XA+e 其中：A为参数向量，y为向量，X为矩阵,e为噪声向量。 对于线性模型，通常采用最小二乘法作为其解法 ...
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2018-03-14 20:42:28
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线性回归是利用数理统计回归分析，来确定变量之间的依赖关系的统计分析方法。如何理解呢，其实就是要寻找数据规律，以便根据数据规律，对新的变量条件进行结果推断。放到数学中来，就是把这个规律看成一个函数，要想办法求解出这个函数的各个参数。可以想像解方程，只不过这里要找的不是方程中的x、y、z，而是寻找合适的... ...
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2018-03-11 17:19:58
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线性回归是利用数理统计回归分析，来确定变量之间的依赖关系的统计分析方法。如何理解呢，其实就是要寻找数据规律，以便根据数据规律，对新的变量条件进行结果推断。放到数学中来，就是把这个规律看成一个函数，要想办法求解出这个函数的各个参数。可以想像解方程，只不过这里要找的不是方程中的x、y、z，而是寻找合适的 ...
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2018-03-11 14:23:29
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ng机器学习视频笔记（一） ——线性回归、代价函数、梯度下降基础 （转载请附上本文链接——linhxx） 一、线性回归 线性回归是监督学习中的重要算法，其主要目的在于用一个函数表示一组数据，其中横轴是变量（假定一个结果只由一个变量影响），纵轴是结果。 线性回归得到的方程，称为假设函数（Hypothe ...
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2018-02-04 12:44:44
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上次我们讲过《Spark机器学习（上）》，本文是Spark机器学习的下部分，请点击回顾上部分，再更好地理解本文。1.机器学习的常见算法 常见的机器学习算法有：l 构造条件概率：回归分析和统计分类；l 人工神经网络；l 决策树；l 高斯过程回归；l 线性判别分析；l 最近邻居法；l 感知器；l 径向基 ...
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2018-01-24 22:19:13
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给定数据集，其中。线性回归试图学得一个线性模型以尽可能准确线性回归试图学得一个线性模型以尽可能准确地预测实值输出标记。（注：上面的以及均表示向量；的取值表示在向量上的第d个属性） 先考虑最简单的情形（简单线性回归）：输入属性的数目只有一个。简单线性回归线性回归试图学得 ，使得 我们可以通过使均方误差 ...
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2017-12-24 22:47:02
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