四、多变量线性回归(Linear Regression with Multiple Variables) 4.1 多维特征 4.2 多变量梯度下降 4.3 梯度下降法实践1 特征缩放 4.4 梯度下降法实践2 学习率 4.5 特征和多项式回归 4.6 正规方程 4.7 正规方程及不可逆性（可选） 五 ...
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2018-01-17 00:42:24
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六、逻辑回归(Logistic Regression) 6.1 分类问题 6.2 假说表示 6.3 判定边界 6.4 代价函数 6.5 简化的成本函数和梯度下降 6.6 高级优化 6.7 多类别分类：一对多 七、正则化(Regularization) 7.1 过拟合的问题 7.2 代价函数 7.3 ...
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2018-01-17 00:38:29
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caret包（Classification and Regression Training）是一系列函数的集合，它试图对创建预测模型的过程进行流程化。本系列将就数据预处理、特征选择、抽样、模型调参等进行介绍学习。 本文将就caret包中的数据预处理部分进行介绍学习。主要包括以下函数：model.ma ...
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2018-01-15 20:20:27
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Problem Description Josephina is a clever girl and addicted to Machine Learning recently. She pays much attention to a method called Linear Discrimina ...
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2018-01-15 17:36:54
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Motivation 问题描述对于一些问题标签值只有两个(1,0)，而线性回归模型的输出值是一定范围的连续值。这时的做法是人为规定一个阈值0，当预测值大于0时判为1，预测值小于0时判为0.?上图对应的线性回归假设函数hypothesis为(特征的维数是2)\[h_\theta(x)=-3+x_1+x... ...
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2018-01-15 14:46:35
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Motivation 问题描述 收集到某一地区的房子面积和房价的数据（x, y）42组,对于一套已知面积的房子预测其房价？ ? ? 由房价数据可视化图可以看出，可以使用一条直线拟合房价。通过这种假设得到的预测值和真实值比较接近。 Model 模型 将现实的问题通过数学模型描述出来。 m 个 样本(e ...
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2018-01-15 13:30:37
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Motivation 问题描述对于一些问题标签值只有两个(1,0)，而线性回归模型的输出值是一定范围的连续值。这时的做法是人为规定一个阈值0，当预测值大于0时判为1，预测值小于0时判为0.?上图对应的线性回归假设函数hypothesis为(特征的维数是2)\[h_\theta(x)=-3+x_1+x... ...
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2018-01-15 12:39:27
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事件分发机制是Android中非常重要的一个知识点，同时也是难点，相信到目前为止很多Android开发者对事件分发机制并没有一个非常系统的认识，当然也包括博主个人在内。可能在平时的开发工作中我们并没有意识到事件分发机制起到的作用，其实它是时刻存在的只是我们不知道而已，就像一些滑动冲突、点击事件之间的 ...
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2018-01-14 12:05:08
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$$\theta_1 := \theta_1 \alpha\frac 1 {2m}\sum_{i=1}^m(h_\theta(x^{(i)}) y^{(i)})\cdot{x^{(i)}}$$ } 问题描述 对于一些问题标签值只有两个(1,0)，而线性回归模型的输出值是一定范围的连续值。这时的做法是 ...
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2018-01-13 20:42:06
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一、什么是回归？ 孩子的身高是否与父母有关？ 实际上，父母和孩子的身高是受到回归效应影响的。在时间纵轴上受影响、具有随机性的事物，无不遵循这一规律。 只要数据足够大，人类的身高或者智商，都有趋于平均值的回归性。 1.1 回归与函数逼近 function approximation or regres ...
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2018-01-13 14:13:03
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