Before you read This is a demo or practice about how to use Simple Linear Regression in scikit learn with python. Following is the package versi ...
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2018-02-28 22:57:29
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线性回归算法 解决回归问题 思想简单，容易实现 是许多强大的非线性模型的基础 结果具有很好的可解释性 蕴含机器学习中的很多重要思想 基本思想：寻找一条直线，最大程度的“拟合”样本特征和样本输出标记之间的关系 如横轴房屋面积，纵轴房屋价格 由实际值x(i)代入到拟合直线方程中得到的y_hat， 即y的 ...
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2018-02-28 17:34:38
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分类问题Classification 一些典型的分类问题，如： y的取值不是一条曲线，而是几个离散值。 逻辑回归模型Logistic regression的假设函数表达式 逻辑回归模型中，要使 0<=hθ(x)<=1，可令 其函数图像为 称其为Sigmoid Function或Logistic Fu ...
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2018-02-28 01:08:31
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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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关于本文说明，本人原博客地址位于http://blog.csdn.net/qq_37608890，本文来自笔者于2018年02月21日 23:10:04所撰写内容（http://blog.csdn.net/qq_37608890/article/details/79343860）。 本文根据最近学习 ...
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2018-02-22 10:56:31
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Python在机器学习方面一个非常强力的模块－－－scikit-learn模块,它作为数据挖掘和数据分析方面的一个简单而有效的工具，主要包括６大功能：分类(Classification),回归(Regression),聚类(Clustering),降维(Dimensionality Reductio ...
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2018-02-20 14:44:16
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多元线性回归Linear Regression with multiple variables 当有一个特征输入时，h(x)函数可表示为 当有多个特征输入时，h(x)函数可表示为 设x0 = 1，则特征输入和参数可表示为： h(x)函数就可表示为: 代价函数cost function： 多元线性回归 ...
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2018-02-19 20:44:55
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神经网络基础 1.图计算 计算时有两种方法：正向传播和反向传播。正向传播是从底层到顶层的计算过程，逐步推出所求公式。反向传播是从顶层到底层，从已知的式子求出因变量的影响关系。 在这里用到的反向传播算法就是为了通过似然函数(成本函数)来确定要计算的参数。 在这里，logistic回归应用了反向传播，主 ...
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2018-02-18 21:56:53
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Regression: Predict a continuous response Linear regression Pros: fast, no tuning required, highly interpretable, well-understood Cons: unlikely to pr ...
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2018-02-15 21:57:07
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sigmoid函数（也叫逻辑斯谛函数）： 引用wiki百科的定义： A logistic function or logistic curve is a common “S” shape (sigmoid curve). 其实逻辑斯谛函数也就是经常说的sigmoid函数，它的几何形状也就是一条sig ...
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2018-02-15 17:53:11
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