机器学习实战学习笔记一

最新推荐文章于 2019-02-22 12:00:22 发布

SilenceHell

最新推荐文章于 2019-02-22 12:00:22 发布

阅读量205

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏：机器学习实战学习笔记

版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Du_Shuang/article/details/83867094

机器学习实战学习笔记专栏收录该内容

44 篇文章

订阅专栏

一.误差
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

讲的很不错，我最初学机器学习就是看吴恩达的课程，当初他就讲了平方项误差是由高斯分布通过极大似然求得的，当时还不是特别理解，之后很多的教材也没有对这方面进行解释，没想到这里给推导了一遍，很不错。

在这里插入图片描述
这张幻灯片有一个问题， $XθX\theta$ 都是列变量是不能相乘的，这里应该有一个转置。
注意：能用这个方式直接求出结果的条件很苛刻那就是 $X^TX$ 必须是非奇异矩阵，大部分实际条件下，这个条件并不满足，所以我们并不这样用。

在这里插入图片描述
这里的评估方法没有直接使用残差平方和，而使用了一个比值。

二.梯度下降
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

梯度下降算法这部分没有讲好，并没有讲梯度下降算法是怎么推导出来的，在机器学习基石视屏里面这个有详细的推导。

三.逻辑回归
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

上面这几张图虽然精简但是将逻辑回归讲的非常全面了

以上图片来自：唐宇迪大数据分析与机器学习
侵删

评论

被折叠的条评论为什么被折叠?

到【灌水乐园】发言

查看更多评论

添加红包

成就一亿技术人!

hope_wisdom

发出的红包

实付元

使用余额支付

点击重新获取

扫码支付

钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。