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jeremy的技术点滴

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机器学习课程_笔记04

机器学习编程算法线性回归

牛顿方法首先假设存在一个函数，然后算法的目标是找到一个，使得。牛顿方法的一次迭代：持续地迭代下去，就可以得到。同样的，假设现在存在一个函数，也就是对数似然率，目标是找到一个，使得最大化。可以容易想到的一阶导数为0时，即达到最大化了。同样运用牛顿方法，其一次迭代：事实证明牛顿方法是一个收敛速度非常快的算法，它的收敛速度用术语可以描述为二次收敛。如果不考虑常量因子，牛顿方法的每一次迭代都会使你正在逼近的解的有效数字的数目加倍。当实现牛顿方法时，对

2018-05-11

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机器学习课程_笔记03

机器学习线性回归编程算法

局部加权回归线性回归算法里的成本函数： image.png 正规方程解出的参数解析表达式： image.png 由于使用了过小的特征集合使得模型过于简单，在这种情形下数据中的某些非常明显的模式没有被成功地拟合出来，我们将其称之为:欠拟合(underfitting)。由于使用了过大的特征集合使得模型过于复杂，算法拟合出的结果仅仅反映了所给的特定数据的特质，我们可以称之为过拟合。在特征选择中存在上述两类问题。这里讲到一类非参数学习算法，可以缓解对于选取特征的需求，就是局部加权回归算法。这个算法可以让我

2018-05-11

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