机器学习：升维（Polynomial Regression）
本篇文章包含升维的基本概念以及代码演示部分 环境：Pycharm 一，升维 1.概念 在低纬度中，我们难以对混合在一起的数据进行分类，即使强硬地去拟合，最终训练的模型也会出现过拟合，不尽人意。这时，我们可以通过某些算法将样本点投射到更高维度以此分开混合在一起的样本点。例如将二维的点群通过自生坐标（x1,y1）相乘x1*y1作为纵轴方向的分量。如此我们...
基于Pytorch的机器学习Regression问题实例（附源码）
一、写在前面 声明 本人既是Python新手也是机器学习新手，以下内容主要是为了作者自己的学习记录以及与他人的学习沟通。如果其中有错误，非常欢迎指正。如果误导了别人，那就非常抱歉了。。。。 本文目的 机器学习由于在声音、图像识别等等领域应用非常广泛，近年来是一个非常火热的发展方向。但是纵观各种学习书籍、视频等资料，要么先用大篇幅的文字讲了机器学习的理论但是没什么实...
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较好适用（O(kn^2)）需要计算（X^TX^-1）,如果特征数量n较大则运算代价大，通常n小于10000时可接受....
Stanford 机器学习练习 Part 2 Logistics Regression
以下是我学习Andrew Ng machine learning 课程时logistic regression的相关代码，仅作为参考，因为是初学，暂时没办法做出总结。sigmoid.mfunction g = sigmoid(z) %SIGMOID Compute sigmoid functoon % J = SIGMOID(z) computes the sigmoid of z. % Y...
Stanford 机器学习练习 Part 1 Linear Regression
warmUpExercise.mfunction A = warmUpExercise() %WARMUPEXERCISE Example function in octave % A = WARMUPEXERCISE() is an example function that returns the 5x5 identity matrix A = []; % =============...
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 $\hat p$ 用于 分类问题。所以逻辑回归既可以看作是回归算法，也可以看作是分类算法，通常作为分类算法使用...
瞎聊机器学习——LR（Logistic Regression）逻辑斯蒂回归（一）
逻辑斯蒂回归是我们在学习以及工作中经常用到的一种分类模型，下面通过本文来讲解一下逻辑斯蒂回归（logistic regression，下文简称LR）的概念、数学推导。一、逻辑斯蒂回归的概念首先希望大家明确一点，虽然该算法的名字叫做逻辑斯蒂回归（我也不知道为什么这么翻译）但其实它是一种分类模型，一定不能把它和线性回归混为一谈。简单说一下分类和回归之间的区别：分类：给定一个数据，根据给出的训练集训练....
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型和分类模型，而分类又分为线性和非线性两类。线性分类器非线性分类器概念模型是参数的线性函数，分类平....
【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，y = 2 x + 1 y=2x+1y=2x+1 这就是一个线性方程，y = 2 ∗ x 2 + 1 y=2*x^2....
【李宏毅机器学习公开课】Regression
machine learning 有三个步骤，step 1 是选择 a set of function, 即选择一个 model，step 2 是评价goodness of function，step 3 是选出 best function。regression 的例子有道琼斯指数预测、自动驾驶中的方向盘角度预测，以及推荐系统中购买可能性的预测。课程中的例子是预测宝可梦进化后的CP值。一只宝可梦....
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