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线性回归是利用称为线性回归方程的最小二乘函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。

《PaddlePaddle从入门到炼丹》三——线性回归

夜雨飘零

在第二章,我们已经学习了如何使用PaddlePaddle来进行加法计算,从这个小小的例子中,我们掌握了PaddlePaddle的使用方式。在本章中,我们将介绍使...

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机器学习基础——推导线性回归公式

TechFlow-承志

在之前的文章当中,我们介绍过了简单的朴素贝叶斯分类模型,介绍过最小二乘法,所以这期文章我们顺水推舟,来讲讲线性回归模型。

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机器学习基础——一直深入到信息论,详解本文分析中的tf-idf

TechFlow-承志

今天的文章和大家聊聊文本分析当中的一个简单但又大名鼎鼎的算法——TF-idf。说起来这个算法是自然语言处理领域的重要算法,但是因为它太有名了,以至于虽然我不是从...

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机器学习基础——梯度下降法

TechFlow-承志

在之前的文章当中,我们一起推导了线性回归的公式,今天我们继续来学习上次没有结束的内容。

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高等数学——复杂函数的求导方法

TechFlow-承志

上一篇文章我们复习了函数求导的定义和一些常见函数的导数,今天这篇文章我们回顾一下复杂函数的求导方法。先强调一下,今天的文章很重要,想要看懂机器学习各种公式推导,...

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机器学习基础——从线性回归到逻辑回归【硬核推导,附代码】

TechFlow-承志

在之前的文章当中,我们推导了线性回归的公式,线性回归本质是线性函数,模型的原理不难,核心是求解模型参数的过程。通过对线性回归的推导和学习,我们基本上了解了机器学...

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BMC Medicine:早期遭受逆境的儿童的生长迟缓与大脑功能连接和认知结果的改变有关

用户1279583

请点击上面“思影科技”四个字,选择关注作者,思影科技专注于脑影像数据处理,涵盖(fMRI,结构像,DTI,ASL,EEG/ERP,FNIRS,眼动)等,希望专业...

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【原创】机器学习从零开始系列连载(8)——机器学习中的统一框架

lujohn3li

很多机器学习问题都可以放在一个统一的框架下讨论,这样大家在理解各种模型时就是相互联系的。

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对比R语言和Python,教你实现回归分析

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一元回归不存在多重共线性的问题;而多元线性回归要摒弃多重共线性的影响;所以要先对所有的变量进行相关系数分析,初步判定是否满足前提---多重共线性

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机器学习入门 9-6 在逻辑回归中使用多项式特征

触摸壹缕阳光

本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍在逻辑回归算法中使用多项式特征以解决非线性数据的分类问题,并通过具体的编程实现。

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【原创】机器学习从零开始系列连载(2)——线性回归

lujohn3li

2.5.3 Gradient Boosting Decision Tree

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【原创】机器学习从零开始系列连载(4)——​逻辑回归

lujohn3li

逻辑回归恐怕是互联网领域用的最多的模型之一了,很多公司做算法的同学都会拿它做为算法系统进入模型阶段的baseline。

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【原创】梯度下降(Gradient Descent)小结

lujohn3li

在求解机器学习算法的模型参数,即无约束优化问题时,梯度下降(Gradient Descent)是最常采用的方法之一,另一种常用的方法是最小二乘法。这里就...

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机器学习入门 9-3 逻辑回归损失函数的梯度

触摸壹缕阳光

本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要推导逻辑回归损失函数的梯度,通过与线性回归模型的梯度进行比较找出逻辑回归损失函数梯度的向量化表示。

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机器学习入门 9-2 逻辑回归的损失函数

触摸壹缕阳光

本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。在上一小节介绍了逻辑回归的大致框架,有了大致框架就需要建模来求解参数θ值。本小节重点介绍逻辑回归的损失函数。

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机器学习入门 9-4 实现逻辑回归算法

触摸壹缕阳光

通过之前的学习我们知道逻辑回归算法和线性回归算法有很多相似之处,我们完全可以在原来实现的LinearRegression基础上修改成LogisticRegres...

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机器学习入门 9-5 决策边界

触摸壹缕阳光

本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节介绍对于分类问题非常重要的决策边界,先对逻辑回归求出决策边界的函数表达式并绘制,但是对于像kNN这种不能求...

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机器学习算法之逻辑回归

小闫同学啊

答:名字中之所以包含「回归」,是因为其 实质 :是在线性回归的基础上,套用了一个逻辑函数。

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机器学习算法之线性回归的损失和优化

小闫同学啊

1) 线性回归的损失函数 - 均方误差2) 线性回归的优化方法:正规方程、梯度下降3) 梯度下降和正规方程的对比:

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动手学深度学习(四) 过拟合欠拟合及其解决方案

致Great

范数惩罚项指的是模型权重参数每个元素的平方和与一个正的常数的乘积。以线性回归中的线性回归损失函数为例

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