基本形式 线性模型，具有更好的可解释性，每个参数有表示的意义。 线性回归试图学得一个线性模型以尽可能准确地预测实值输出标记。 要训练w使得代价函数最小，如何选一个w使得代价函数最小？ 最小均方算法(LMS)。基于均方误差最小化来进行模型求解的方法称为“最小二乘法” 然而，显示生活中很多XTX不是满秩 ...
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2020-04-22 00:22:10
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1.本节重点知识点用自己的话总结出来，可以配上图片，以及说明该知识点的重要性。 （1）本节课的内容思维导图 监督学习：可以用于映射出该实例的类别。 无监督学习：我们只知道特征，并不知道答案，不同的实例具有一定的相似性，把那些相似的聚集在一起。 （2）回归与分类的区别 回归与分类的区别最主要是要看预测 ...
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2020-04-22 00:17:46
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1.本节重点知识点用自己的话总结出来，可以配上图片，以及说明该知识点的重要性。 (1)监督学习的分类：回归算法与分类算法 回归算法的简介： 回归算法与分类算法的区别： （2）回归算法的具体应用：房价预测、销售额预测、 （3）回归算法的定义: (4)预测值与真实值存在一定误差： （5）误差计算方法与优 ...
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2020-04-21 18:48:39
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1.本节重点知识点用自己的话总结出来，可以配上图片，以及说明该知识点的重要性 线性回归的应用以及它的代码实现： 线性回归的原理： 数组和矩阵的重要特性： 对于权重的求解： 梯度下降算法原理： 2.思考线性回归算法可以用来做什么？（大家尽量不要写重复） 3.自主编写线性回归算法 ，数据可以自己造，或者 ...
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2020-04-21 13:30:33
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1.本节重点知识点用自己的话总结出来，可以配上图片，以及说明该知识点的重要性 (1)回归与分类的区别 （2）线性回归的应用 ①房价预测②贷款额度预测③销售额预测④面积与房价的关系 （3）矩阵的乘积运算 （4）线性回归关系模型 （5）损失函数 可以计算误差的大小，值越小，说明误差也小 2.思考线性回归 ...
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2020-04-21 12:38:20
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1.本节重点知识点用自己的话总结出来，可以配上图片，以及说明该知识点的重要性 1）。机器学习算法中回归算法的分类 2）。回归与分类的区别 3）线性回归的定义 线性回归模型建模速度快，不需要很复杂的计算，在数据量大的情况下依然运行速度很快；可以根据系数给出每个变量的理解和解释；对异常值很敏感。 线性回 ...
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2020-04-21 09:28:32
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1.本节重点知识点用自己的话总结出来，可以配上图片，以及说明该知识点的重要性 · 我们先了解回归算法： · 课上老师举了线性回归的应用：①房价预测；②销售额预测；③贷款额度预测； 我们可以发现做线性回归，需要的数据都应该为连续型，最终要预测的因素成为目标值，把影响的因素成为特征；如果影响的因素只有一 ...
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2020-04-20 23:21:56
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1. 什么是逻辑回归 逻辑回归是用来做分类算法的，大家都熟悉线性回归，一般形式是Y=aX+b，y的取值范围是[-∞, +∞]，有这么多取值，怎么进行分类呢？不用担心，伟大的数学家已经为我们找到了一个方法。 也就是把Y的结果带入一个非线性变换的Sigmoid函数中，即可得到[0,1]之间取值范围的数S ...
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2020-04-20 16:13:43
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1.什么是线性回归 线性：两个变量之间的关系是一次函数关系的——图象是直线，叫做线性。 非线性：两个变量之间的关系不是一次函数关系的——图象不是直线，叫做非线性。 回归：人们在测量事物的时候因为客观条件所限，求得的都是测量值，而不是事物真实的值，为了能够得到真实值，无限次的进行测量，最后通过这些测量 ...
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2020-04-20 16:04:23
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一.主题式网络爬虫设计方案 1.主题式网络爬虫名称：搜狗热搜榜综艺最红榜排名 2.主题式网络爬虫爬取的内容：综艺最红榜的名称、排名、搜索指数 3.设计方案概述： 实现思路：首先通过爬虫采集搜狗热搜榜的综艺排名数据，并对采集到的数据进行清洗；然后，对清洗后的数据进行可视化分析，探索隐藏在数据背后的规律 ...
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2020-04-20 15:36:02
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