zyr_freedom的博客

一、机器学习目的寻找一个函数：这个函数可以完成的常见功能如图 step1：定义一系列有一定功能的函数 step2：验证这一系列函数的 优劣性 step3：寻找一个最优的函数 （二）、学习课表 （三）报名达观杯并做一些准备 达观公司组织的比赛，给好既定 的官方给的数据集，训练得到机器学习模型，而如何 评判模型的优劣，用的是测试集（每个样本没有label信息），...

（一） 线性回归 这个是进行线性拟合的。在学习过程中其实分了单变量线性回归和多变量线性回归，其实二者是核心算法是 一致的。 示例： m个样本，有n个特征值；指的就是第i个样本里面，第j个特征（i=1,2,3，，，n，j=1,2,3，，m）          假设函数（hypothesis function) 其中就是我们所要求解的参数，目标是选择合适的参数使得假设函数可以fit样本，然后...