js在处理小数的乘除法的时候有一个bug，解决的方法可以是：将小数变为整数来处理。
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这个其实是计算机底层二进制无法精确表示浮点数的一个 bug, 是跨域语言的, 比如 js 中的 舍入误差
最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。
上次了解了核函数与损失函数之后，支持向量机的理论已经基本完成，今天将谈论一种数学优化技术------最小二乘法（Least Squares, LS）。现在引用一下《正态分布的前世今生》里的内容稍微简单阐述下。我们口头中经常说：一般来说，平均来说。如平均来说，不吸烟的健康优于吸烟者，之所以要加“平均”二字，是因为凡事皆有例外，总存在某个特别的人他吸烟但由于经常锻炼所以他的健康状况可能会优于他身边不吸烟的朋友。而最小二乘法的一个最简单的例子便是算术平均。 最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最
前言 前段时间， 在群里跟 Peter 说到JS的浮点数问题。 他问我， 为什么 0.1 + 0.2 !== 0.3, 而 0.05 + 0.25 === 0.3 ? 当时也大概解释了下是精度丢失，
当前，深度学习在越来越多的任务上超越了人类，涉及的领域包括游戏、自然语言翻译、医学图像分析。然而，电子处理器上训练和运行深度神经网络的高能量成本阻碍了深度学习的进步空间。因此，光学神经网络代替深度学习物理平台的可行性受到了广泛的关注。
如果你刚某运动完，虚的很，这时候你的女朋友说：你这个有多长？然后你拿过来尺子想量一量。因为很虚，所以眼睛有点花，测量了五次有五个结果：18.1cm，17.9cm，18.2cm，17.8cm，18.0cm
浮点数精度问题是指在计算机中使用二进制表示浮点数时，由于二进制无法精确表示某些十进制小数，导致计算结果可能存在舍入误差或不精确的情况。
17、18 世纪是科学发展的黄金年代，微积分的发展和牛顿万有引力定律的建立，直接的推动了天文学和测地学的迅猛发展。当时的大科学家们都在考虑许多天文学上的问题，这些天文学和测地学的问题，无不涉及到数据的多次测量、分析与计算；17、18 世纪的天文观测，也积累了大量的数据需要进行分析和计算。很多年以前，学者们就已经经验性的认为，对于有误差的测量数据，多次测量取算术平均是比较好的处理方法。虽然缺乏理论上的论证，也不断的受到一些人的质疑，取算术平均作为一种异常直观的方式，已经被使用了千百年, 在多年积累的数据的处理经验中也得到相当程度的验证，被认为是一种良好的数据处理方法。
线性回归作为监督学习中经典的回归模型之一，是初学者入门非常好的开始。宏观上考虑理解性的概念，我想我们在初中可能就接触过，y=ax，x为自变量，y为因变量，a为系数也是斜率。如果我们知道了a系数，那么给我一个x，我就能得到一个y，由此可以很好地为未知的x值预测相应的y值。这很符合我们正常逻辑，不难理解。那统计学中的线性回归是如何解释的呢？
第三层、证明SVM 说实话，凡是涉及到要证明的东西.理论，便一般不是怎么好惹的东西。绝大部分时候，看懂一个东西不难，但证明一个东西则需要点数学功底，进一步，证明一个东西也不是特别难，难的是从零开始发明创造这个东西的时候，则显艰难。 话休絮烦，要证明一个东西先要弄清楚它的根基在哪，即构成它的基础是哪些理论。OK，以下内容基本是上文中未讲到的一些定理的证明，包括其背后的逻辑、来源背景等东西，还是读书笔记。 本部分导述 3.1节线性学习器中，主要阐述感知机算法； 3.2节非线性学习器中，主要阐述mercer定理；
所谓回归分析实际上就是根据统计数据建立一个方程， 用这个方程来描述不同变量之间的关系， 而这个关系又无法做到想像函数关系那样准确， 因为即使你重复全部控制条件，结果也还有区别， 这时通过让回归方程计算值和试验点结果间差值的平方和最小来建立 回归方程的办法就是最小二乘法，二乘的意思就是平方。 最小二乘就是指回归方程计算值和实验值差的平方和最小。
在SIGAI之前的公众号文章“反向传播算法推导-全连接神经网络”中，我们推导了全连接神经网络的反向传播算法。其核心是定义误差项，以及确定误差项的递推公式，再根据误差项得到对权重矩阵、偏置向量的梯度。最后用梯度下降法更新。卷积神经网络由于引入了卷积层和池化层，因此情况有所不同。在今天这篇文章中，我们将详细为大家推导卷积神经网络的反向传播算法。对于卷积层，我们将按两条路线进行推导，分别是标准的卷积运算实现，以及将卷积转化成矩阵乘法的实现。在文章的最后一节，我们将介绍具体的工程实现，即卷积神经网络的卷积层，池化层，激活函数层，损失层怎样完成反向传播功能。
1 拟合 形象的说，拟合就是把平面上一系列的点，用一条光滑的曲线连接起来。因为这条曲线有无数种可能，从而有各种拟合方法。拟合的曲线一般可以用函数表示，根据这个函数的不同有不同的拟合名字。 2 过拟合 上学考试的时候，有的人采取题海战术，把每个题目都背下来。但是题目稍微一变，他就不会做了。因为他非常复杂的记住了每道题的做法，而没有抽象出通用的规则。 所以过拟合有两种原因： 训练集和测试机特征分布不一致（白天鹅黑天鹅） 或者模型太过复杂（记住了每道题）而样本量不足 解决过拟合也从这两方面下手，收集多样化的
期望这个概念我们很早就在课本里接触了，维基百科的定义是：它表示的是一个随机变量的值在每次实验当中可能出现的结果乘上结果概率的总和。换句话说，期望值衡量的是多次实验下，所有可能得到的状态的平均结果。
上一篇文章中的神经网络还没有学习能力，这好比如说该网络只接收外部输入并输出结果，却没有反馈机制没有对结果进行正确性分析，让我们以小明与老师之间的对话来比喻这种情况：
关于作者：Japson。某人工智能公司AI平台研发工程师，专注于AI工程化及场景落地。持续学习中，期望与大家多多交流技术以及职业规划。
机器学习涉及大量的高数知识，对待高数不要怕，学习机器学习要指导其中的数学原理，不要沉溺于数据的具体推导公式而耽误整体的学习进度。
接上篇博文《学习July博文总结——支持向量机(SVM)的深入理解（上） 》； 三、证明SVM 凡是涉及到要证明的内容和理论，一般都不是怎么好惹的东西。绝大部分时候，看懂一个东西不难，但证明一个东西则需要点数学功底；进一步，证明一个东西也不是特别难，难的是从零开始发明创造这个东西的时候，则显艰难。因为任何时代，大部分人的研究所得都不过是基于前人的研究成果，前人所做的是开创性工作，而这往往是最艰难最有价值的，他们被称为真正的先驱。牛顿也曾说过，他不过是站在巨人的肩上。你，我则更是如此。正如陈希孺院士在他的著作
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。
众所周知，JavaScript 浮点数运算时经常遇到会 0.000000001 和 0.999999999 这样奇怪的结果，如 0.1+0.2=0.30000000000000004、1-0.9=0.09999999999999998，很多人知道这是浮点数误差问题，但具体就说不清楚了。本文帮你理清这背后的原理以及解决方案，还会向你解释JS中的大数危机和四则运算中会遇到的坑。
线性最小二乘法的解是closed-form，即x=(ATA)−1ATb\mathbf x=(\mathbf A^TA)^{-1}\mathbf A^T\mathbf b，而非线性最小二乘法没有closed-form，通常用迭代法求解。
链接 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/30703042
博主前面一篇文章讲述了二维线性回归问题的求解原理和推导过程，以及使用python自己实现算法，但是那种方法只能适用于普通的二维平面问题,
原创声明：本文为 SIGAI 原创文章，仅供个人学习使用，未经允许，不能用于商业目的。
概念:最小二乘法是一种熟悉而优化的方法。主要是通过最小化误差的平方以及最合适数据的匹配函数。 作用：（1）利用最小二乘法可以得到位置数据（这些数据与实际数据之间误差平方和最小）（2）也可以用来曲线拟合 实例讲解：有一组数据（1，6），（3，5），（5，7），（6，12），要找出一条与这几个点最为匹配的直线 ： y = A + Bx 有如下方程： 6 = A + B 5 = A + 3B 7 = A + 5B 12 = A + 6B 很明显上面方程是超定线性方程组，要使左边和右边尽可能相等；采用最小二乘法： L(A,B)=[6-(A + B)]^2 + [5-(A + 3B)]^2 + [7-(A + 5B)]^2 +[12-(A + 6B)]^2使得L的值最小：这里L是关于A,B的函数；那么我们可以利用对A，B求偏导，进而求出A，B的值使得Lmin
最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可用于曲线拟合。其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。
机器学习有许多不同的算法，每个算法都有其特定的应用场景和优缺点。然而，最简单的机器学习算法可能是线性回归。
專 欄 ❈ ZZR，Python中文社区专栏作者，OpenStack工程师，曾经的NLP研究者。主要兴趣方向：OpenStack、Python爬虫、Python数据分析。 Blog：http://skydream.me/ CSDN：http://blog.csdn.net/titan0427/article/details/50365480 ❈—— 1. 背景 文章的背景取自An Introduction to Gradient Descent and Linear Regression
最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。误差的平它通过最小化方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可用于曲线拟合。其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。
Solidity作为一门编程语言也具备和普通编程语言相似的数据结构设计，比如：变量、常量、函数、数组、函数、结构体等等。
本文首发于我的知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/p/104753473
【GaintPandaCV导语】F8Net用定点化量化方法对DNN进行量化，在模型推理只有8-bit的乘法，没有16-bit/32-bit的乘法，采用非学习的方法即标准差来定小数位宽。目前是我看到的第一篇硬件层面全8-bit乘法的模型推理的方法。
最小二乘法除用于线性回归外，还有很多应用场景。 如图所示，现在有一系列点 假设两个标量 和 存在线性关系。即 。使得尽量多的点，靠近该直线。 令 表示点 到直线的垂直偏差。注意到 点 可能在直线下方
本文介绍了线性回归算法的理论基石，包括线性回归的数学表达、线性回归的求解方法、最小二乘法的推导、最小二乘法的几何意义以及线性回归的求解过程。同时，本文还介绍了线性回归算法的应用，包括基于线性回归算法的预测模型、基于线性回归算法的分类算法以及线性回归算法的求解策略。最后，本文还探讨了线性回归算法在机器学习中的地位和作用，并给出了一些未来研究方向。
集成电路板等电子产品生产中，控制回焊炉各部分保持工艺要求的温度对产品质量至关重要（点击文末“阅读原文”了解更多）。
最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。
统计学习方法 算法（线性回归） 策略（损失函数） 优化（找到最小损失对于的W值） 线性回归 寻找一种能预测的趋势 线性关系 二维：直线关系 三维：特征，目标值，平面当中 线性关系定义 h（w）=w0+w1x1+w2x2+… 其中w，x为矩阵： w表示权重，b表示偏置顶 损失函数（误差大小：只有一个最小值） yi为第i个训练样本的真实值 hw（xi）为第i个训练样本特征值组合的预测函数 总损失的定义：(最小二乘法) 预测结果-真实结果的平方 寻找W方法 最小二乘法之梯度下降 （数据十分庞大适合用
在上一篇推送中我们讲述了机器学习入门算法最小二乘法的基本背景，线性模型假设，误差分布假设（必须满足高斯分布）然后引出似然函数能求参数（权重参数），接下来用似然函数的方法直接求出权重参数。 1 似然函数
对于有误差的统计值，我们一般都是采用均值作为使用值。但是这种使用均值代替的方式是不是合理？为什么不用中位数、几何平均数什么的？这需要一个解释。
从本篇文章开始，作者正式开始研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。第一篇文章主要讲解神经网络基础概念，同时讲解Theano库的安装过程及基础用法，主要结合 "莫烦大神" 的视频介绍，后面随着深入会讲解具体的项目及应用。基础性文章，希望对您有所帮助，也建议大家一步步跟着学习，同时文章中存在错误或不足之处，还请海涵~
两阶段方法包括两个回归阶段：遗传IV对暴露的第一阶段回归，以及第一阶段暴露的拟合值对结局的第二阶段回归。
如果说感知机是最最最简单的分类算法，那么线性回归就是最最最简单的回归算法，所以这一篇我们就一起来快活的用两种姿势手撸线性回归吧；
在本文中我们来研究怎样用 TensorFlow.js 创建基本的 AI 模型，并用更复杂的模型实现一些有趣的功能。我只是刚刚开始接触人工智能，尽管不需要深入的人工智能知识，但还是需要搞清楚一些概念才行。
AI科技评论按：本文作者Emil Wallner用六段代码解释了深度学习的前世今生，这六段代码覆盖了深度学习几十年来的重大创新和突破，作者将所有代码示例都上传了FloydHub 和 GitHub，想要在FloydHub上运行代码示例的读者，请确保已经安装了floyd command line tool，并将作者提供的代码示例拷贝到本地。 如果你是FloydHub新手，可以先阅读作者之前发布的getting started with FloydHub section, 在本地计算机上的示例项目文件夹中安装好C
8 月初，华盛顿大学统计学与生物统计学教授 Daniela Witten 在推特上发帖介绍了「偏差 - 方差权衡」与「双下降」之间的关系。这个帖子一经发出便收获了很多点赞与转发。
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