- 博客(6)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 一元线性回归
一元线性回归当中仍然需要用到梯度下降，在之前我已经介绍过梯度下降了，所以这里不做过多重复，还不会的小伙伴可以看我之前的博客，或者寻找其他博客自行理解。 首先介绍一下什么是线性回归： ...
2022-01-20 17:31:28
1881
原创 【机器学习】——逻辑回归
首先简单介绍一下机器学习： 机器学习就是给定一定的输入，通过施加一定的算法，得到输出，然后通过学到的知识，输入新的数据，获得新的输出。 用图直观的表示就是如下： 逻辑回归的 逻辑回归一般运用于两种问题，一种是估计某事物的可能性，另一种是适用于流行病学资料的危险因素分析。 逻辑回归简单来说是线性 ...
2022-01-14 22:38:52
518
原创 梯度下降与矩阵分解
一，算法概述 有如下的打分矩阵： 其中打分矩阵R（n,m)是n行m列，n代表user个数，m代表item个数 （“-"代表用户没有打分） （“-"代表用户没有打分） 当前的矩阵为R（5，4），U1-U5表示用户，D1-D4表示商品，我们需要做的就是根据已知不 同用户对不同商品的评分，通过算法预测出未评价的分数。 矩阵分解是推荐系统中使用的一类协同过滤算法。矩阵分解算法通过将用户-项目交互矩阵分解成两个低维矩形矩阵的乘积来工作，因而我们可以通过矩阵分解的思想来解决这个问题。 二，算法原理
2022-01-12 14:39:41
832
空空如也
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人