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RSS订阅转载 线性回归与特征归一化(feature scaling)
线性回归是一种回归分析技术，回归分析本质上就是一个函数估计的问题（函数估计包括参数估计和非参数估计），就是找出因变量和自变量之间的因果关系。回归分析的因变量是应该是连续变量，若因变量为离散变量，则问题转化为分类问题，回归分析是一个有监督学习问题。 线性其实就是一系列一次特征的线性组合，在二维...
2018-07-06 21:25:00
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转载 监督学习之广义线性模型——Andrew Ng机器学习笔记（三）
内容提要 这篇博客的主要内容有 - 牛顿法 - 指数分布族（Exponential Family） - 广义线性模型（Generalized Linear Models） - Softmax Regression 牛顿法 首先我们先看一个简单的例子。 定义函数f:R→Rf:...
2018-07-05 11:45:00
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转载 监督学习之Logistic regression——Andrew Ng机器学习笔记（二）
内容提要 这篇博客的主要内容有： - 介绍欠拟合和过拟合的概念 - 从概率的角度解释上一篇博客中评价函数J(θ)J(θ)为什么用最小二乘法 - 局部加权线性回归（Locally Weighted Linear Regression (LWR)） - 逻辑回归（Logistic re...
2018-07-05 10:30:00
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转载 监督学习之梯度下降——Andrew Ng机器学习笔记（一）
Andrew Ng老师，中文名：吴恩达（1976-），华裔美国人，是斯坦福大学计算机科学系和电子工程系副教授，人工智能实验室主任。吴恩达是人工智能和机器学习领域国际上最权威的学者之一。吴恩达也是在线教育平台Coursera的联合创始人（with Daphne Koller）。现在是百度人工智能...
2018-07-05 10:28:00
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空空如也
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