Stanford机器学习课程笔记——神经网络的表示
1. 为什么要引入神经网络
其实这个问题等价与神经网络和之前的回归模型有什么区别，如果你没有学过其他机器学习算法的话。这个问题可以通过一个例子来说明：如果样本都是60*60的图像，那么每个样本的特征维数都是3600个，使用前面讲的线性回归模型，那么需要建立的参数个数就有3600的；如果是非线性回归模型，还要考虑高次项...
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2015-01-28 11:10:41
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一、逻辑回归的认识逻辑回归是一个用来解决二分类的简便方法。先来看看逻辑回归解决二分类的基本思想。之前写了线性回归，现在写逻辑回归~都叫回归，有什么不同呢？这里写逻辑回归又提到线性回归，他们又有什么联系呢？首先，从机器学习的角度说一下。机器学习中，有两个问题是比较相似的，即预测和分类。通常将模型的输出...
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2015-01-25 21:01:58
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1.定义：利用已有样本，产自拟合方程，从而对（未知数据）进行预测。2.用途：预测，合理性判断。3.分类：线性回归分析：一元线性回归，多元线性回归，广义线性（将非线性转化为线性回归，logic回归）非线性回归分析4.困难：变量选取，多重共线性，观察拟合方程，避免过度拟合5.关系：函数关系：确定性关系，...
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2015-01-25 15:02:58
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一、问题描述线性回归问题非常简单。对于给定的m个样本 ，其中， 为第 i个样本的自变量，表示成n维列向量，即 （这里为了方便已经对 进行了增广，即对n-1维的变量增加取值为1的一维，组成n维，这样可以方便地将公式写成向量形式）， 为对应的函数值。线性回归的目标是找到自变量和函数值直接的一个最佳线性拟...
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2015-01-23 19:52:07
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Stanford机器学习课程笔记——单变量线性回归和梯度下降法
1. 问题引入
单变量线性回归就是我们通常说的线性模型，而且其中只有一个自变量x，一个因变量y的那种最简单直接的模型。模型的数学表达式为y=ax+b那种，形式上比较简单。Stanford的机器学习课程引入这个问题也想让我们亲近一下machine learning这个领域吧~吴恩达大神通过一个房屋交易的问...
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2015-01-23 13:31:42
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对着满屏的游戏后台数据，需要快速了解数据特征，一种茫然无从下手的感觉？本文在游戏后台数据中，如何通过R语言快速的了解游戏后台的数据特征，以及统计各个数据之间的相关系数，并通过相关图来发现其中相关系数较高的数据，从而通过R得到高相关系数之间的线性回归方程，最后通过矩阵散点图来初步发现数据中的一些规律解...
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2015-01-23 10:47:24
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线性回归自动分析ByToby:ＱＱ：231469242欢迎共同爱好者交流，并改进代码。本人用Python代码写出线性回归自动分析程序，秒杀。程序包含残差函数，用于检测输入错误数据。还包含r函数，可以把其它函数转换成一元线性。此程序还可以用numpy改进，提高算法优越性。简介：线性回归可以对大数据进行...
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2015-01-19 22:19:27
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【machine learning】linear regression...
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2015-01-19 09:24:38
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现在机器学习算法在分类、回归、数据挖掘等问题上运用的十分广泛，对于初学者来说，可能一听到'算法'或其他的专属名词都感觉高深莫测，以致很多人望而却步，这让很多人在处理很多问题上失去了一个很有用的工具。机器学习的算法并没有那么高深，这里我就用最通俗的语言来细致解释算法的表达的意义，，并且很多人对程序的实...
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2015-01-18 23:54:40
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【转载】对线性回归，logistic回归和一般回归的认识
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2015-01-16 12:31:24
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