梯度下降法(gradient descent)是一种常用的一阶(first-order)优化方法，是求解无约束优化问题最简单、最经典的方法之一。
大侠好，欢迎来到FPGA技术江湖，江湖偌大，相见即是缘分。大侠可以关注FPGA技术江湖，在“闯荡江湖”、"行侠仗义"栏里获取其他感兴趣的资源，或者一起煮酒言欢。
大数据文摘作品 作者：TirthajyotiSarkar 编译：丁慧、katherine Hou、钱天培 说到如何用Python执行线性回归，大部分人会立刻想到用sklearn的linear_model，但事实是，Python至少有8种执行线性回归的方法，sklearn并不是最高效的。 今天，让我们来谈谈线性回归。没错，作为数据科学界元老级的模型，线性回归几乎是所有数据科学家的入门必修课。抛开涉及大量数统的模型分析和检验不说，你真的就能熟练应用线性回归了么？未必！ 在这篇文章中，文摘菌将介绍8种用Pyth
在Quora上“Julia做数据统计有多好”的问题下，威斯康星大学麦迪逊分校的Yibo Liu同学评价说，用Julia做线性编程，不仅运行快，还能在Jupyter里实时修改查看运行结果。
GitHub 地址：https://github.com/tirthajyoti/PythonMachineLearning/blob/master/Linear_Regression_Methods.ipynb
本文中，作者讨论了 8 种在 Python 环境下进行简单线性回归计算的算法，不过没有讨论其性能的好坏，而是对比了其相对计算复杂度的度量。 GitHub 地址：https://github.com/tirthajyoti/PythonMachineLearning/blob/master/Linear_Regression_Methods.ipynb 对于大多数数据科学家而言，线性回归方法是他们进行统计学建模和预测分析任务的起点。但我们不可夸大线性模型（快速且准确地）拟合大型数据集的重要性。如本文所示，在线
选自Medium 作者：Tirthajyoti Sarkar 机器之心编译 参与：晏奇、刘晓坤 本文中，作者讨论了 8 种在 Python 环境下进行简单线性回归计算的算法，不过没有讨论其性能的好坏，而是对比了其相对计算复杂度的度量。 GitHub 地址：https://github.com/tirthajyoti/PythonMachineLearning/blob/master/Linear_Regression_Methods.ipynb 对于大多数数据科学家而言，线性回归方法是他们进行统计学建模和预
本文汇编了一些机器学习领域的框架、库以及软件（按编程语言排序）。 C++ 计算机视觉 CCV —基于C语言/提供缓存/核心的机器视觉库，新颖的机器视觉库 OpenCV—它提供C++， C， Python， Java 以及 MATLAB 接口，并支持 Windows， Linux， Android and Mac OS 操作系统。 通用机器学习 MLPack DLib ecogg shark Closure 通用机器学习 Closure Toolbox—Clojure 语言库与工具的分类目录 Go 自然语言处
本列表选编了一些机器学习领域牛B的框架、库以及软件（按编程语言排序）。 C++ 计算机视觉 CCV —基于C语言/提供缓存/核心的机器视觉库，新颖的机器视觉库 OpenCV—它提供C++, C, Python, Java 以及 MATLAB接口，并支持Windows, Linux, Android and Mac OS操作系统。 通用机器学习 MLPack DLib ecogg shark Closure 通用机器学习 Closure Toolbox—Clojure语言库与工具的分类目录 Go 自然语言处理
统计学相关的库，因为Julia中是没有mean和var这种常用的函数的，需要从Statistics中导入
VMware CEO Pat Gelsinger曾说： 数据科学是未来，大数据分析则是打开未来之门的钥匙 企业正在迅速用新技术武装自己以便从大数据项目中获益。各行业对大数据分析人才的需求也迫使我们升级自己的技能以便寻找更好的职业发展。 跳槽之前最好先搞清楚一个岗位会接触到的项目类型，这样你才能掌握所有需要的技能，工作的效率也会更高。 下面我们尽量列出了一些流行的开源大数据项目。根据它们各自的授权协议，你或许可以在个人或者商业项目中使用这些项目的源代码。写作本文的目的也就是为大家介绍一些解决大数据相关问题
VMware CEO Pat Gelsinger曾说： 引用 数据科学是未来，大数据分析则是打开未来之门的钥匙 企业正在迅速用新技术武装自己以便从大数据项目中获益。各行业对大数据分析人才的需求也迫使我们升级自己的技能以便寻找更好的职业发展。 跳槽之前最好先搞清楚一个岗位会接触到的项目类型，这样你才能掌握所有需要的技能，工作的效率也会更高。 下面我们尽量列出了一些流行的开源大数据项目。根据它们各自的授权协议，你或许可以在个人或者商业项目中使用这些项目的源代码。写作本文的目的也就是为大家介绍一些解决大数
在接下来的内容，作者主要讨论了几种重要的机器学习方法，重点介绍它们的优缺点。表1显示了不同机器学习方法的比较。首先介绍的是，不基于神经网络的方法，也称为“传统机器学习”。此类模型可以使用各种软件包来训练，包括Python中的scikit-learn、R中的caret 和 Julia中的MLJ。下图展示了传统机器学习的一些方法：
尽管Stan提供了使用其编程语言的文档和带有例子的用户指南，但对于初学者来说，这可能是很难理解的。
这是一本简明的 TensorFlow 2.0 入门指导手册，基于 Keras 和 Eager Execution（即时运行）模式，力图让具备一定机器学习及 Python 基础的开发者们快速上手 TensorFlow 2.0。
上个月瞅了眼之前写的这个系列的两篇文章，感觉自己写的东西有点烂，于是打算重新来过，无奈时间精力有限，因此打算寒假期间再重新开始写这个系列。然后这里想分享一篇机器学习相关的好文，原文链接如下：
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/red_stone1/article/details/80982149
俗话说读万卷书,行万里路.不如阅人无数,阅人无数不如名师指路.可见一个好的导师是多么的重要,选择正确的路线,就能避免走许多弯路, 让自己站在巨人的肩膀上去学习,事半功倍.这里边罗列了最佳学习路线,供大
这是一个描述女性身高和体重的数据，我们以height为X变量（自变量），以weight为Y变量（因变量），进行模型的计算。
在21世纪的数据时代，数据科学家是最令人艳羡的职业之一。他们使用各种工具和技术挖掘大量数据，从而帮助组织做出数据驱动的决策。在这些工具和技术中，Python语言以其易于学习、强大的功能和广泛的应用，已经成为了数据科学家的首选。
TensorFlow、Keras和PyTorch是目前深度学习的主要框架，也是入门深度学习必须掌握的三大框架，但是官方文档相对内容较多，初学者往往无从下手。本人从github里搜到三个非常不错的学习资源，并对资源目录进行翻译，强烈建议初学者下载学习，这些资源包含了大量的代码示例（含数据集），个人认为，只要把以上资源运行一次，不懂的地方查官方文档，很快就能理解和运用这三大框架。
“关于作者：王宏琳，油气勘探计算机软件国家工程研究中心教授级高级工程师，中国石油天然气集团公司咨询中心专家委员会工程技术专家组专家，享受特殊津贴专家。
第1章 机器学习基础 将机器学习定义成一种通过学习经验改善工作效果的程序研究与设计过程。其他章节都以这个定义为基础，后面每一章里介绍的机器学习模型都是按照这个思路解决任务，评估效果。 第2章 线性回归 介绍线性回归模型，一种解释变量和模型参数与连续的响应变量相关的模型。本章介绍成本函数的定义，通过最小二乘法求解模型参数获得最优模型。 第3章 特征提取与处理 很多机器学习问题需要研究的对象可能是分类变量、文字甚至图像。本章介绍提取这些变量特征的方法。这些技术是数据处理的前提——序列化，更是机器学习的基
这篇文章我们接着前一篇文章，使用Weather Underground网站获取到的数据，来继续探讨用机器学习的方法预测内布拉斯加州林肯市的天气。上一篇文章我们已经探讨了如何收集、整理、清洗数据。这篇文章我们将使用上一篇文章处理好的数据，建立线性回归模型来预测天气。为了建立线性回归模型，我要用到python里非常重要的两个机器学习相关的库：Scikit-Learn和StatsModels 。第三篇文章我们将使用google TensorFlow来建立神经网络模型，并把预测的结果和线性回归模型的结果做比较。这篇文章中会有很多数学概念和名词，如果你理解起来比较费劲，建议你先google相关数据概念，有个基础的了解。
当回归模型中两个或两个以上的自变量彼此相关时，则称回归模型中存在多重共线性，也就是说共线性的自变量提供了重复的信息。
机器学习是一门理论性和实战性都比较强的技术学科。在应聘机器学习相关工作岗位时，我们常常会遇到各种各样的机器学习问题和知识点。为了帮助大家对这些知识点进行梳理和理解，以便能够更好地应对机器学习笔试包括面试。红色石头准备在公众号连载一些机器学习笔试题系列文章，希望能够对大家有所帮助！
线性回归（Linear regression）虽然是一种非常简单的方法，但在很多情况下已被证明非常有用。
关于作者：饼干同学，某人工智能公司交付开发工程师/建模科学家。专注于AI工程化及场景落地，希望和大家分享成长中的专业知识与思考感悟。
注：这是一份学习笔记，记录的是参考文献中的可扩展机器学习的一些内容，英文的PPT可见参考文献的链接。这个只是自己的学习笔记，对原来教程中的内容进行了梳理，有些图也是引用的原来的教程，若内容上有任何错误，希望与我联系，若内容有侵权，同样也希望告知，我会尽快删除。这部分本应该加上实验的部分，实验的部分在后期有时间再补上。 可扩展机器学习系列主要包括以下几个部分： 概述 - Spark分布式处理 - 线性回归(linear Regression) - 梯度下降(Gradient Descent)
在机器学习中的线性回归，一般都会使用scikit-learn中的linear_model这个模块，用linear_model的好处是速度快、结果简单易懂，但它的使用是有条件的，就是使用者在明确该模型是线性模型的情况下才能用，否则生成的结果很可能是错误的。
实际中有很多问题是一个因变量与多个自变量成线性相关，我们可以用一个多元线性回归方程来表示。
我们或许生活在一个人类历史上最具决定性的时期：从大型计算机到个人电脑，再到云计算时代。重要的不是过去已经发生了什么，而是未来将会发生什么。
导语：本文是日本东京 TensorFlow 聚会联合组织者 Hin Khor 所写的 TensorFlow 系列介绍文章，自称给出了关于 TensorFlow 的 gentlest 的介绍。 第一部分 引言 我们要解决的是一个过于简单且不现实的问题，但其好的一面是便于我们了解机器学习和 TensorFlow 的概念。我们要预测一个基于单一特征（房间面积/平方米）的单标量输出（房价/美元）。这样做消除了处理多维数据的需要，使我们能够在 TensorFlow 中只专注于确定、实现以及训练模型。 机器学习简介 我
线性回归是最流行和讨论最多的模型之一，它无疑是深入机器学习(ML)的入门之路。这种简单、直接的建模方法值得学习，这是进入ML的第一步。
在Stata的实现中，可以使用鲁棒选项，当残差方差不恒定时，可以使用常规线性回归。使用稳健选项不会更改参数估计值，但使用三明治方差估计器计算标准误差（SE）。在这篇文章中，我将简要介绍使用稳健的区间回归的基本原理，并强调如果残差方差不是常数，与常规线性回归不同，则区间回归估计是有偏差的。
本文介绍线性回归模型，从梯度下降和最小二乘的角度来求解线性回归问题，以概率的方式解释了线性回归为什么采用平方损失，然后介绍了线性回归中常用的两种范数来解决过拟合和矩阵不可逆的情况，分别对应岭回归和Lasso回归，最后考虑到线性回归的局限性，介绍了一种局部加权线性回归，增加其非线性表示能力。
scikit-learn提供了广义线性模型模块sklearn.linear_model. 它定义线性模型为：
数据库：一个存储数据的工具。因为Python是内存计算，难以处理几十G的数据，所以有时数据清洗需在数据库中进行。
如果问题是研究和解决某一变量是否影响或者怎么影响其它变量，又或者是研究变量之间的关系以及关系的程度，这样的场景，我们可以使用回归的思维和方法。
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍衡量线性回归算法最好的指标R squared。
【导读】应用贝叶斯推理的重点领域之一是贝叶斯线性模型。我们首先简要回顾一下频率主义学派的线性回归方法，接着介绍贝叶斯推断，并试着应用于简单的数据集。 作者 | William Koehrsen 编译 | 专知 参与 | Yingying, Xiaowen Introduction to Bayesian Linear Regression 频率主义线性回归概述 线性回归的频率主义观点可能你已经学过了：该模型假定因变量（y）是权重乘以一组自变量（x）的线性组合。完整的公式还包含一个误差项以解释随机采样噪声。
【导读】本文是一篇专门介绍线性回归的技术文章，讨论了机器学习中线性回归的技术细节。线性回归核心思想是获得最能够拟合数据的直线。文中将线性回归的两种类型：一元线性回归和多元线性回归，本文主要介绍了一元线
本文介绍线性回归模型，从梯度下降和最小二乘的角度来求解线性回归问题，以概率的方式解释了线性回归为什么采用平方损失，然后介绍了线性回归中常用的两种范数来解决过拟合和矩阵不可逆的情况，分别对应岭回归和Lasso回归，最后考虑到线性回归的局限性，介绍了一种局部加权线性回归，增加其非线性表示能力
机器学习是目前信息技术中最激动人心的方向之一。本文以吴恩达老师的机器学习课程为主线，使用 Process On 在线绘图构建机器学习的思维导图。
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