一次线性函数拟合曲线的结果，是欠拟合的情况： 下面进行建立2次线性回归模型进行预测： 二次线性回归模型拟合的曲线： 拟合程度明显比1次线性拟合的要好 下面进行4次线性回归模型： 四次线性模型预测准确率为百分之百， 但是看一下拟合曲线，明显存在不合逻辑的预测曲线， 在样本点之外的情况，可能预测的非常不 ...
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2018-05-01 12:38:09
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局部加权线性回归(Locally weighted linear regression) 在线性回归中，特征选择不当时可能会造成过拟合和欠拟合。为了解决这个问题，引入局部加权回归，避免了线性回归中特征的选择，利用预测值周围的局部数据进行线性拟合。 首先我们来看一个线性回归的问题，在下面的例子中，我们 ...
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2018-02-26 23:25:53
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cftool拟合&函数逼近 cftool 真是神奇，之前我们搞的一些线性拟合解方程，多项式拟合，函数拟合求参数啊，等等。 已经超级多了，为啥还得搞一个cftool拟合啊？而且毫无数学理论。 如果你足够细心，你会发现，之前的拟合，都是我们猜测这个拟合的式子大概是什么形式，只需要求个参数。嘿嘿到底准不准 ...
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2018-01-09 16:49:36
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所谓拟合是指已知某函数的若干离散函数值{f1,f2,…,fn}，通过调整该函数中若干待定系数f(λ1, λ2,…,λn)，使得该函数与已知点集的差别(最小二乘意义)最小。如果待定函数是线性，就叫线性拟合或者线性回归(主要在统计中)，否则叫作非线性拟合或者非线性回归。表达式也可以是分段函数，这种情况下 ...
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2017-10-14 16:59:07
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恢复内容开始 学习正则化 一下知识需要全部掌握： 1.线性回归 2.逻辑回归 接下来的笔记中，将假设上面的基础知识全部掌握的程度讲解： 学习 正则化 首先 我们需要知道为什么学习正则化！ 无论是我们在进行线性拟合 还是逻辑拟合的时候，都会发生以下三种情况： . 根据图可以看到3中情况，我们来说明以下 ...
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2017-09-06 14:36:09
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代价函数(cost function)：弄清楚如何用最接近的直线和数据相拟合 线性拟合实际上是一个最小化的问题，使代价函数 （平方误差函数）最小（最小二乘法），采用梯度下降算法可将代价函数J最小化 梯度下降模拟图 在假设函数的参数范围内随机选择一组特定参数，我们以最快下降的方向降低成本函数。每个步骤 ...
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2017-07-18 21:04:00
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注明：本文并非教程，仅作为记录本人的日常学习历程而存在。 目标：实现将图中的大量红色X状标记拟合为图中所示的一条蓝色直线 基本思想：吴恩达的coursera机器学习课程变量线性回归章节；递度下降法 实现： 1.引入相关库：这里用到了python的科学计算库numpy和绘图库matplotlib 2. ...
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2017-07-16 00:10:05
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搜索笔记 上课笔记 线性拟合 回归的本质：E(Y|X1, ……Xp) QQ图：残差作Y,正态分布随机数作X，看是否在一条直线上 回归的本质：E(Y|X1, ……Xp) QQ图：残差作Y,正态分布随机数作X，看是否在一条直线上 Logit回归评判效果好坏可用用 ROC曲线与AUC，TPR,FPR(tr ...
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2017-07-14 19:36:31
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线性回归 即线性拟合，给定N个样本数据（x1,y1）,(x2,y2)....(xN,yN)（x_1,y_1）,(x_2,y_2)....(x_N,y_N)当中xix_i为输入向量，yiy_i表示目标值，即想要预測的值。採用曲线拟合方式，找到最佳的函数曲线来逼近原始数据。通过使得代价函数最小来决定函数 ...
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2017-06-22 19:47:50
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