算法小结
关注
分享
扫一扫
文章平均质量分 89
persisent-efforts
算法攻城师数据挖掘小工希望淘到钻石矿
展开
专栏收录文章
- 默认排序
- 最新发布
- 最早发布
- 最多阅读
- 最少阅读
-
机器学习 线性回归(regression)、梯度下降(gradient descent)
看了一半左右的stanford的machine learning公开课视频，做了一下练习题，重新搜了一下matlab的语法，看了附带的讲义，终于在Octave下实现了梯度下降法的线性回归 .线性回归假设特征和目标值满足线性关系。//y=ax+b 例如：房间的面积和房间价格成正比。其实线性关系的表达能力非常强大，每个特征对结果的影响强弱可以由权重参数体现，而且每个特征变量原创 2011-10-17 03:34:11 · 3448 阅读 · 6 评论 -
logistic regression 逻辑回归
前几天和同学争论， 用来做逻辑回归的训练数据的目标值只能是{0,1}两个值，还是[0,1]之间的数?今天再回顾了Andrew Ng的讲义，答案应该是两种都 可以。logistic 回归的目标值h(x):hθ(x)=g(θTx)g(z)=11+e−z,h(x) 是[0,1]之间的数，可根据阈值进行用于分类(h>0.5 则此样本为1类)。和线性回归类似，logistic回归也是原创 2013-04-13 12:04:59 · 1607 阅读 · 0 评论