%% 清屏 clc; clear all; close all; %% 数据预处理 data = importdata('studentscores.csv'); x = data.data(:,1); y = data.data(:,2); % 原始数据的散点图 figure plot(x,y,' ...
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2020-05-15 21:50:10
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1.matlab多元回归示例如下： 解决问题：油价预测 方法：多元线性回归 实现：matlab regress()函数 技巧：通过增加X1^2，X2^2，或者X1*X2等构造的特征项，可以提高回归模型的拟合准确度；但计算代价增大。 function result=reg_new_month(XX1_ ...
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2020-05-15 11:35:32
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R 语言中为了进行数据分析，比如回归分析，这时候对于数据表格中的factor类型的数据会带来弊端，比如对因子的每一个数据都进行一次回归，这样就显得很复杂，且违背了我们的初衷，需要把factor转换为numeric格式。 factor不能直接转换为numeric格式，它会按照因子的大小顺序依次取值1, ...
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2020-05-15 10:00:52
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k-means应该是原来级别的聚类方法了，这整理下一个使用后验概率准确评测其精度的方法—高斯混合模型。 我们谈到了用 k-means 进行聚类的方法，这次我们来说一下另一个很流行的算法：Gaussian Mixture Model (GMM)。事实上，GMM 和 k-means 很像，不过 GMM ...
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2020-05-14 19:24:26
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线性模型可以拟合线性问题，这是毋庸置疑的，但实际中处理的数据往往比直线更加复杂的非线性数据。这时，依然可以尝试使用线性模型来解决这个问题。 对每个特征进行加权后作为新的特征，然后在这个扩展的数据集上训练线性模型 啥意思呢，举个例子： 假设函数为： $$h_\theta(x)=\theta_0+\th ...
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2020-05-13 23:12:17
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深度学习调参体验（二） 1. 激活函数选择： 常用的激活函数有relu、leaky-relu、sigmoid、tanh等。对于输出层，多分类任务选用softmax输出，二分类任务选用sigmoid输出，回归任务选用线性输出。而对于中间隐层，则优先选择relu激活函数（relu激活函数可以有效的解决s ...
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2020-05-13 20:17:25
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em，是一种含有隐含变量的概率模型参数的极大似然估计法。主要应用在机器学习以及计算机视觉的数据聚类领域。 lr，逻辑回归，本质也是线性回归，通过拟合拟合样本的某个曲线，然后使用逻辑函数进行区间缩放，但是一般用来分类，主要用在点击率预估、推荐系统等； svm，支撑向量机，通过找到样本空间中的一个超平面 ...
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2020-05-13 19:44:45
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梯度提升树GBDT GBDT是Boosting家庭中，除AdaBoost外另一个重要的算法。算法思想同样是让本轮迭代找到的决策树的损失比上轮更小。 GBDT负梯度拟合 用损失函数负梯度来拟合本轮损失近似值，进而拟合一个CART回归树。第t轮的第i个样本的损失函数的负梯度表示为： $$ r_{ti}= ...
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2020-05-13 16:50:25
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逻辑回归、正则化、感知机 正则化 为避免过拟合，增强模型的泛化能力，可以使用正则化的方法。 1. Lasso回归 L1正则化 $$ J(\theta)=\frac{1}{2n}(\mathtt X\theta Y)^T(\mathtt X\theta Y)+\alpha\lVert \theta\r ...
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2020-05-13 16:36:28
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这两年有很多人有这方面的疑惑，在大方向讲，任何一个行业都有有一个成长周期，Android经历了2011-13年的野蛮生长后，已经进入了成熟期，这个阶段绝大部分企业对Android岗位的需求回归“理性”，不是懂一点Android基础就能找到工作的年代，这时候再从0起步可能比较晚，但Android市场却普遍缺乏高级人才。
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2020-05-12 11:40:06
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