机器学习中的数学原理——多重回归算法
一、什么是多重回归多重线性回归 (multiple linear regression) 是简单直线回归的推广，研究一个因变量与多个自变量之间的数量依存关系。多重线性回归用回归方程描述一个因变量与多个自变量的依存关系，简称 多重回归 。 二、案例分析还记得我们之前研究最小二乘法的时候，是根据广告费来预测点击量的，广告费作为唯一变量。无论我们之后研究的梯度下降法还是多项式回归，都是建立在广告费作.....
机器学习中的数学原理——多项式回归
一、什么多项式回归多项式回归是线性回归的一种特殊情况，其中我们在数据上拟合了多项式方程，目标变量和自变量之间具有曲线关系。 在曲线关系中，目标变量的值相对于预测变量以不均匀的方式变化。二、算法分析首先我们看一次函数的解析式：我们引入了两个变量，和，它的图像是一条直线: 之前我们用微分求出了这个函数的斜率和截距，但是从我们的数据点上来看，其实曲线比 直线拟合得更好。我们将fθ(x)定义为二次函数，....
机器学习中的数学原理——梯度下降法（最速下降法）
一、什么是梯度下降法梯度下降法（英语：Gradient descent）是一个一阶最优化算法，通常也称为最速下降法。 要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值，必须向函数上当前点对应梯度（或者是近似梯度）的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索。 二、算法分析在上一篇最小二乘法里面还记得我们的误差公式E(θ)吗？那时候我们说要使E(θ)尽可能小，即修改参数 θ，使这个值变得越来越小。 但是一边修改 ....
机器学习中的数学原理——最小二乘法
一、什么是最小二乘法最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差（真实目标对象与拟合目标对象的差）的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。二、实战案例 下图是商家广告费与点击量之间散点图，假设存在这样一个前提：投入 的广告费越多，广告的点击量就越高，进而带来访问数的增加，但是他们之间并不是简....
机器学习算法背后的数学原理
不同的机器学习算法是如何从数据中学习并预测未知数据的呢?机器学习算法的设计让它们从经验中学习，当它们获取越来越多的数据时，性能也会越来越高。每种算法都有自己学习和预测数据的思路。在本文中，我们将介绍一些机器学习算法的功能，以及在这些算法中实现的有助于它们学习的一些数学方程。机器学习算法的类型机器学习算法大致可以分为以下四类:监督学习：用于预测的目标是已知的情况。这些算法生成一个函数，该函数将输入....
100天搞定机器学习|Day8 逻辑回归的数学原理
Day7，我们学习了K最近邻算法（k-NN），了解了其定义，如何工作，介绍了集中常用的距离和k值选择。Day8，作者转回之前的逻辑回归内容，推荐了Saishruthi Swaminathan的一篇文章。身处墙内，这个链接无法打开。不过也不用跳墙看原文，找了一下，发现已有博主翻译过此文，大家可以直接看翻译版。
【机器学习笔记之七】PCA 的数学原理和可视化效果
PCA 的数学原理和可视化效果 本文结构： 什么是 PCA 数学原理 可视化效果 1. 什么是 PCA PCA (principal component analysis, 主成分分析) 是机器学习中对数据进行降维的一种方法。 例如，我们有这样的交易数据，它有这几个特征：(日期, 浏览量, 访客数, 下单数, 成交数, 成交金额)，从经验可知，“浏览量”和“访客数”，“下单数”和“成交数”...
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