[李宏毅 机器学习] 1.线性回归

最新推荐文章于 2024-09-15 18:44:18 发布
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李宏毅《机器学习》笔记：2.线性回归
羊老羊
09-05 434
# 2021.09.04 # 抱歉拖更了，最近事太多了，如果点赞超过一个，明天更新下一P # 内容P3-P4 # 可参考以前一篇内容：https://blog.csdn.net/wistonty11/article/details/115719169 文章目录P3：线性回归3.0 机器学习分类3.1 什么是回归3.2 线性回归3.3 模型步骤3.3.1 选择模型框架：线性模型3.3.2 模型评估：损失函数3.3.3 最佳模型：梯度下降3.4 如何验证好坏3.4.1 适当增加函数复杂度3.4.2 加入更多
1、【李宏毅机器学习（2017）】Regression - Case Study（回归-案例分析）
Jimmyzqb的博客
08-28 4185
本篇博客将按照机器学习简介中机器学习建模步骤，结合宝可梦（神奇宝贝）具体数据进行案例分析。 目录 Objective 通过训练宝可梦属性的历史数据构建回归模型，输入宝可梦进化前的属性数据，预测宝可梦进化后的Combat Power (CP)。 step1：Model 假设进化前的xcpxcpx_{cp}与进化后的xcpxcpx_{cp}的（即yyy）存在关系f1,f2…fn,(f...
台大李宏毅Machine Learning学习笔记（三）——线性回归代码和误差来源
既往不恋未来不迎
07-23 303
线性回归的代码实现 x_data = [338., 333., 328., 207., 226., 25., 179., 60., 208., 606.] y_data = [640., 633., 619., 393., 428., 27., 193., 66., 226., 1591.] #十个宝可梦的数据，线性模型 #y_data=b+w*x_data #视频上的代码没有导入相关要用的模...
李宏毅机器学习——线性回归
sinat_39680539的博客
06-15 477
线性回归：找到一个模型（function），通过输入特征x，输出一个预测者
李宏毅机器学习笔记(一)——线性回归
Unique13的博客
07-12 601
文章目录一.什么是回归二.回归的简单例子与步骤1.提出问题2.建立函数模型3.评价预估函数的好坏 一.什么是回归   总的来说，其实回归就是一种预测。我们给出了一些已有的数据和对应的结果，然后我们又给出了一些未知结果的数据，然后我们去找出一个函数，去尽量好的得到对应的结果，这其实就是广义上的回归问题。   当然，这个所谓的"函数"可以是任何的函数，因为我们的目标就是得到好的预测结果——注意，是对我们本来不知道结果的数据的预测结果。 二.回归的简单例子与步骤 1.提出问题   教授的例子十分的有趣，是一个根绝
李宏毅机器学习笔记.pdf
08-11
台湾大学李宏毅教授的2017年版《机器学习》课程被整理成了一份详细的笔记，并制作成了PDF文档供人学习和分享。这份笔记涵盖了机器学习的多个重要领域，包括监督学习、非监督学习、深度学习、强化学习等，同时也涉及...
李宏毅机器学习.zip
04-08
监督学习算法：线性回归（Linear Regression）逻辑回归（Logistic Regression）决策树（Decision Trees）随机森林（Random Forests）支持向量机（Support Vector Machines）朴素贝叶斯（Naive Bayes）K近邻算法（K-...
第二周：李宏毅机器学习
m0_59510256的博客
09-15 960
本周以宝可梦为例，学习了回归和分类两大任务的步骤。在预测宝可梦CP值的线性回归任务中，学习了改进模型的常用方法，并学会了用正则化的方法来解决模型过拟合问题；在概率生成模型中，学习了高斯分布和极大似然估计在模型中的应用；在逻辑回归模型中，学习了一种新的损失函数：交叉熵。将逻辑回归与线性回归进行了比较，并对比了均方差和交叉熵，又将概率生成模型和逻辑回归模型进行了对比，分析了各自优势场景。最后，学习了多分类和Softmax的应用，并学习了用特征转换和连接多个逻辑回归的方法来解决逻辑回归的局限性问题。
李宏毅机器学习的作业.zip
最新发布
06-08
由于提供的信息极度有限，并未包含具体的课程内容或作业细节，仅凭“李宏毅机器学习的作业.zip”这一标题，很难生成具体而深入的知识点。因此，我将根据一般性的机器学习作业特点，尽可能地提炼出与机器学习相关的...
精选资源
李宏毅2020机器学习课程课后作业要求+代码.zip
03-14
《李宏毅2020机器学习课程课后作业详解》 李宏毅教授的机器学习课程因其深入浅出的讲解而备受赞誉，这门课程的2020版不仅涵盖了丰富的理论知识，还提供了实战性的课后作业，旨在帮助学生巩固理解并提升实践能力。在...
[李宏毅机器学习笔记] 1.线性回归
u013895890的博客
08-17 591
回归：输出一个标量。 例子：用回归计算pokemon的CP值。     步骤1：建立模型                          w：权值         x：特征     步骤2：评价函数好坏         获取：训练数据         定义损失函数：              步骤3：找到最优函数         解最优问题：              ...
李宏毅ML lecture-1,2,3 线性回归及梯度下降
Arron_hou的博客
02-21 545
李宏毅ML lecture-2,3 线性回归及梯度下降 线性回归(Linear regression)损失函数( loss function)平方损失(square loss)学习率(Learning rate)momentumdecaynesterovRMSpropAdagradAdadeltaAdamAdamaxNadam偏执bias和方差variance正则化(regularization)...
李宏毅ML lecture-1,2,3 线性回归以及梯度下降
qq_26737815的博客
01-22 179
梯度下降 （Gradient descent）Gradient descentprincipleloss functionlearning rate Gradient descent是机器学习以及整个深度学习的基石，所以有必要记录一下Gradient descent的过程以及要点。 Gradient descent Gradient descent是一个一阶最优化算法，通常也称为最速下降法。 要使...
李宏毅-机器学习-Gradient Descent Demo-线性回归demo
honest_boy的博客
04-18 443
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x_data=[338.,333.,328.,207.,226.,25.,179.,60.,208., 606.] y_data=[640.,633.,619.,393.,428.,27.,193.,66.,226.,1591.] #ydata=b+w*xdata x=np.arange(-20...
李宏毅机器学习复习——第二章：线性回归
m0_46365814的博客
08-27 159
1、基本线性回归问题的解决思路 线性回归问题的输入是数据集，输出是一个标量。 下图展示了，使用一次函数为模型，寻找使损失函数最小的函数的过程。 关于梯度下降，后面会尽量用简洁的语言解释一下。 2、线性回归问题的优化 为了解决一次函数模型比较简单，损失函数比较大的问题，可以提高函数的最高项次数，来降低模型的损失函数，使模型更好地符合训练集数据的分布。 同时导致模型过拟合，测试集的误差变大。 为了解决这一问题。在损失函数中，引入正则项。 改变正则项系数，通过梯度下降法，最终得到模型简单，损失函数小的模型来估计
线性回归 李宏毅 HW1 PM2.5
郡酱的博客~
07-16 812
基础步骤 step1：chose model f(x)=
2.机器学习之单变量线性回归(李宏毅)
qq_39223444的博客
06-16 315
2.单变量线性回归(Linear Regression with One Variable) 2.1 模型表示（Model Represention） 以前面说的例子，房子的价格是个回归问题。回归一词指的是，我们根据之前的数据预测出一个准确的输出值，这个之前的数据被称为训练集。 这个问题的标记如下： ???? 代表训练集中实例的数量 ???? 代表特征/输入变量 ???? 代表目标变量/输出变量 (????, ????) 代表训练集中的实例 (????(????), ????(????)) 代表第????
李宏毅机器学习——线性回归笔记整理
weixin_41655795的博客
07-13 391
ML学习笔记整理
李宏毅机器学习作业一：Pytorch实现PM2.5线性回归预测
线性回归是机器学习中最基础的模型之一，它用来分析两个或多个变量之间是否存在线性关系，以及关系的强度和方向。在该模型中，预测变量（自变量）和目标变量（因变量）之间的关系可以用一条直线来表示，直线方程...
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