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小詹同学

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机器学习必学10大算法

编程算法决策树线性回归机器学习神经网络

预测建模主要关注的是在牺牲可解释性的情况下，尽可能最小化模型误差或做出最准确的预测。我们将借鉴、重用来自许多其它领域的算法（包括统计学）来实现这些目标。

小小詹同学

2019-11-12

3910

基于梯度下降法的——线性回归拟合

对于，线性回归问题，上一篇我们用的是最小二乘法，很多人听到这个，或许会说：天杀的最小二乘法，因为很多人对它太敏感了。是的，从小到大，天天最小二乘法，能不能来点新花样。这里就用数学算法——梯度下降，来解决，寻优问题。

小小詹同学

2019-05-10

1.1K0

轻松玩转 Scikit-Learn 系列 —— 梯度下降法

scikit-learn 机器学习编程算法深度学习线性回归

接触过机器学习的小伙伴都应该知道，梯度下降法并不是一个机器学习算法，而是一种基于搜索的最优化方法，在机器学习尤其是深度学习的凸优化中使用尤为广泛。给定一个损失函数，如果该函数是凸函数，在学习率合适的情况下，它能够快速搜索到极小值。类似的还有梯度上升法，只是变换下正负号而已，一个是最大化效用函数，一个是最小化损失函数或者成本函数。在求一个函数的最大值或最小值时，沿其梯度方向进行搜索可能是最有效也是最普遍的方法之一。

小小詹同学

2018-12-18

9100

轻松玩转 Scikit-Learn 系列 —— 线性回归及 ML 相关评价标准

线性回归可能是机器学习中最简单、最基础的算法了。但一定不要因为它简单就轻视它的存在，因为它也是很多更高级机器学习算法的基础，比如多项式回归、岭回归、 LASSO 回归等。线性回归的核心归结为求解正规方程（由样本特征x所得预测值y'和实际值y差的平方和，对x求偏导并使其为0所得的方程组），也就是利用最小二乘法求解方程系数。当x为一个n维向量时，方程的物理意义也被扩展为求解一个n维超平面前的系数。在介绍线性回归之前，让我们先了解下衡量线性回归预测结果好坏的指标。

小小詹同学

2018-12-17

1K0

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