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Logistic Regression：互联网行业应用最广的模型

c 语言线性回归机器学习神经网络深度学习

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2020-06-02

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机器学习模型的容量、欠拟合和过拟合

线性回归机器学习神经网络人工智能腾讯云测试服务

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2020-05-26

1.1K0

最大似然估计：从概率角度理解线性回归的优化目标

机器学习神经网络深度学习人工智能线性回归

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2020-05-26

1.5K0

线性回归的求解：矩阵方程和梯度下降、数学推导及NumPy实现

线性回归机器学习神经网络深度学习人工智能

我的网站公式显示效果更好：https://lulaoshi.info/machine-learning/linear-model/minimise-loss-function.html，欢迎访问。

2020-05-26

2.3K0

机器学习 | 线性回归的数学表示

机器学习神经网络深度学习人工智能线性回归

线性回归对已有数据进行建模，可以对未来数据进行预测。有些人觉得线性回归太过简单，甚至不屑于称之为机器学习；另外一些人觉得很多编程库已经对线性回归做了封装，使用时调用一下函数就好，不必了解太多数学推导过程。实际上，线性回归是所有机器学习技术的一个最好起点，很多复杂的机器学习技术以及当前大火的深度神经网络都或多或少基于线性回归。

2020-05-26

6540

机器学习必备 | 最大似然估计：从统计角度理解机器学习

线性回归机器学习神经网络深度学习人工智能

本专栏之前的文章介绍了线性回归以及最小二乘法的数学推导过程。对于一组训练数据，使用线性回归建模，可以有不同的模型参数来描述数据，这时候可以用最小二乘法来选择最优参数来拟合训练数据，即使用误差的平方作为损失函数。机器学习求解参数的过程被称为参数估计，机器学习问题也变成求使损失函数最小的最优化问题。最小二乘法比较直观，很容易解释，但不具有普遍意义，对于更多其他机器学习问题，比如二分类和多分类问题，最小二乘法就难以派上用场了。本文将给大家介绍一个具有普遍意义的参数估计方法：最大似然估计。

2019-12-26

5K0

机器学习第一课 | 一文读懂线性回归的数学原理

编程算法机器学习神经网络人工智能线性回归

线性回归对已有数据进行建模，可以对未来数据进行预测。有些人觉得线性回归太过简单，甚至不屑于称之为机器学习；另外一些人觉得很多编程库已经对线性回归做了封装，使用时调用一下函数就好，不必了解太多数学推导过程。实际上，线性回归是所有机器学习技术的一个最好起点，很多复杂的机器学习技术以及当前大火的深度神经网络都或多或少基于线性回归。

2019-12-26

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