机器学习面试笔试知识点-线性回归、逻辑回归(Logistics Regression)和支持向量机(SVM)

机器学习面试笔试知识点-线性回归、逻辑回归(Logistics Regression)和支持向量机(SVM)

一、线性回归1.线性回归的假设函数2.线性回归的损失函数(Loss Function)MSE(均方误差) J=12m∑i=1m(yi′−yi)2通过梯度下降法或正规方程( θ=(xTx)−1xTy )求出使得代价函数最小的参数两者区别梯度下降正规方程需要选择学习率不需要当特征数量较大时也能...

学习笔记: 机器学习经典算法-逻辑回归(Logistic Regression)

学习笔记: 机器学习经典算法-逻辑回归(Logistic Regression)

逻辑回归(Logistic Regression) 是目前各行业最常用的分类方法,属于线性回归的拓展。 特点:该算法联系了样本的特征和样本发生概率($\hat p = f(x)$),在运算上由于 概率值 本身是一个数值,因此该方法分类方法被称为回归方法。算法最终得到样例的预测概率值 $\hat p$...

机器学习算法之——逻辑回归(Logistic Regression)

机器学习算法之——逻辑回归(Logistic Regression)

前言继上次写了Kaggle竞赛的详细介绍及入门指导,但对于真正想要玩这个竞赛的伙伴,机器学习中的相关算法是必不可少的,即使是你不想获得名次和奖牌。那么,从本周开始,我将介绍在Kaggle比赛中的最基本的也是运用最广的机器学习算法,很多项目用这些基本的模型就能解决基础问题了。机器学习模型大致分为预测模...

【机器学习】逻辑回归(Logistic Regression)(理论+图解+公式推导+代码实现)

【机器学习】逻辑回归(Logistic Regression)(理论+图解+公式推导+代码实现)

2021人工智能领域新星创作者,带你从入门到精通,该博客每天更新,逐渐完善机器学习各个知识体系的文章,帮助大家更高效学习。一、概述对于我们的机器学习算法来说,一般有分类模型、回归模型等,对于分类模型又分为线性模型和非线性模型,那么什么是线性模型和非线性模型呢?如果对于一维变量来说&#x...

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