yiwanhaomeng的博客

过度拟合问题（the problem of overfitting）由上图知，第一个图拟合数据不是很好，这又被称为欠拟合（underfitting）或高偏差（high bias）。第二个图不错。第三张图虽然看着过了每个数据，但因为变量过多，该模型无法泛化（即将模型应用到新样本的能力），所以又被称为过度拟合或高方差（high variance）。解决过度拟合的方法：一：尽可能减少所选择...

逻辑回归（logistic regression）逻辑回归算法实际是分类算法。二元分类问题（binary classification problem）如上图，这是一个判断肿瘤恶性值的二元分类问题，我们画出了如粉线所示的线性回归图像，设阈值为0.5，若hθ(x)>0.5h_\theta^{(x)}>0.5hθ(x)​>0.5则被归类于y=1y=1y=1,hθ(x)<...

多变量线性回归（linear regression with multiple variables）基本公式及字母一个数据对应着上表中的一行，θ(2)\theta^{(2)}θ(2)代表第二个数据。（也就是表中红线圈出的位置）xj(i)x_j^{(i)}xj(i)​：代表第i个数据，第j个特征量如x3(2)x_3^{(2)}x3(2)​代表2多元线性回归公式为：hθ(x(i))=θ0...

单变量线性回归（linear regression with one variable）x(i)x^{(i)}x(i)：输入变量y(i)y^{(i)}y(i)：输出变量(x(i),y(i))(x^{(i)},y^{(i)})(x(i),y(i))：训练范例mmm：训练样本的数量hhh(hypothesis)：假设函数 hθ(x)=θ0+θ1xh_\theta^{(x)}=\theta_0...

1.机器学习在有性能度量值（performance measure）的情况下，为了解决特定的任务，程序从经验（程序成千上万次的运行）中学习，之后能更好的解决任务，这个过程可以称之为机器学习。2.监督学习（supervised learning）给监督学习算法一个已知输出的结果的数据集（并且数据具有标签（或者说属性），我们清楚地知道每个数据代表的含义），预测不在数据集中的数据的输出结果。监督...