Approximation by a Progression
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Your are given a sequence of integer...
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移动开发 时间：
2015-04-21 09:45:54
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原文：http://blog.csdn.net/arthur503/article/details/19966891之前以为SVM很强大很神秘，自己了解了之后发现原理并不难，不过，“大师的功力在于将idea使用数学定义它，使用物理描述它”，这一点在看SVM的数学部分的时候已经深刻的体会到了，最小二乘...
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2015-04-15 22:41:30
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一：背景：当给出我们一些样本点，我们可以用一条直接对其进行拟合，如y= a0+a1x1+a2x2,公式中y是样本的标签，{x1,x2,x3}是特征，当我们给定特征的大小，让你预测标签，此时我们就需要事先知道参数{a1,a2}。而最小二乘法和最大似然估计就是根据一些给定样本(包括标签值)去对参数进行估计参数估计的方法>。
二：最小二乘法：
基本思想：
简单地说，最小二乘的思想就是要使得观...
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2015-04-13 22:58:32
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牛顿方法本次课程大纲：1、牛顿方法：对Logistic模型进行拟合2、指数分布族3、广义线性模型（GLM）：联系Logistic回归和最小二乘模型复习：Logistic回归：分类算法假设给定x以为参数的y=1和y=0的概率：求对数似然性：对其求偏导数，应用梯度上升方法，求得：本次课程介绍的牛顿方法是...
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2015-04-11 14:49:46
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Shooting算法是Wenjiang提出的一种优化Lasso(L1 Regularization)和Bridge Regression的算法, 本文以Lasso为例.对于线性回归问题$\mathbb{y}=X\mathbb{\beta}+\epsilon$, 普通最小二乘法(OLS, ordina...
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2015-04-06 15:39:06
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声明： 现在发现每写一篇随笔，就要在前面添加些牢骚话，各位看客如果嫌烦，直接绕道吧。 近期重新拾起C语言，因为工作的需要。 图像这个行当，matlab可以作为测试，但是真正应用的话还得转成C，所以这就是我这段时间苦逼的开始。 因为需要用到多项式变换，其中的系数求解又牵涉到线性方程组和最小二乘...
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2015-04-01 17:18:32
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原文：http://blog.csdn.net/jairuschan/article/details/7517773/概念最小二乘法多项式曲线拟合，根据给定的m个点,并不要求这条曲线精确地经过这些点，而是曲线y=f(x)的近似曲线y= φ(x)。原理[原理部分由个人根据互联网上的资料进行总结，希望对...
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2015-03-28 18:32:51
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IRLS用于解决这种目标函数的优化问题（实际上是用2范数来近似替代p范数，特殊的如1范数）。可将其等价变形为加权的线性最小二乘问题：其中W（t）可看成对角矩阵，每步的w可用下面的序列代替如果 p=1,则将w(t)换为这种形式有时为了保证分母不为零，加上了一个比较项（ ）
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2015-03-27 22:04:21
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1.原理
在现实中经常遇到这样的问题，一个函数并不是以某个数学表达式的形式给出，而是以一些自变量与因变量的对应表给出，老师讲课的时候举的个例子是犯罪人的身高和留下的脚印长，可以测出一些人的数据然后得到一张表，它反应的是一个函数，回归的意思就是将它还原成数学表达式，这个式子也称为经验表达式，之所以叫经验就是说它不完全是实际中的那样准确，是有一定偏差的，只是偏差很小罢了。
最小二乘法
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编程语言 时间：
2015-03-18 16:03:26
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2.3两种简单的预测方法：最小二乘和最近邻
在本节中我们详细讨论两种简单但有效的预测方法，使用最小二乘线性模型拟合和k最近邻预测。线性模型对结构做了大量的假设，但是可能会产生不准确的预测。K-最近邻对结构做了适当的假设，所以预测通常是精确但不稳定的。
2.3.1线性模型和最小二乘
在过去的30年中，线性模型一直是统计学的支柱，而且现在依然是我们最重要的工具之...
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其他好文 时间：
2015-03-15 13:57:03
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161
