相比于week1中讨论的单变量的线性回归，多元线性回归更具有一般性，应用范围也更大，更贴近实际。 Multiple Features 上面就是接上次的例子，将房价预测问题进行扩充，添加多个特征（features），使问题变成多元线性回归问题。 多元线性回归将通过更多的输入特征，来预测输出。上面有新的 ...
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2017-01-24 22:52:11
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The following is a guest post by Garris Shipon . We've touched on the four types of CSS testing here before. Regression testing is the hardest. It's t ...
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2017-01-23 22:48:24
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1. Linear Model for Classification 解决分类问题我们之前主要见过三个：线性分类问题，线性回归问题解分类，logistic回归。接下来看看这三者之间的区别与联系。 三者的区别主要是误差函数不同： 在同一个图上表示如下： 为什么Uper Bound是有效果的？理论证明： ...
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2017-01-17 00:36:34
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3166: [Heoi2013]Alo Description Welcome to ALO ( Arithmetic and Logistic Online)。这是一个VR MMORPG ，如名字所见，到处充满了数学的谜题。现在你拥有n颗宝石，每颗宝石有一个能量密度，记为ai，这些宝石的能量密度两 ...
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2017-01-12 02:44:21
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Deep Learning Tutorial 由 Montreal大学的LISA实验室所作，基于Theano的深度学习材料.Theano是一个python库，使得写深度模型更容易些，也可以在GPU上训练深度模型。所以首先得了解python和numpy。其次，阅读Theano basic tutori ...
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2017-01-09 18:24:39
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监督学习,supervisedlearning无监督学习,unsupervisedlearning分类,classificat回归,regression降维,dimensionalityreduction聚类,clustering特征向量,featurevector编译语言,compliedlanguages解释型语言,interpretedlanguages解释器,interpreter布尔值,boolean元组,tuple算术..
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2017-01-05 19:01:42
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注：最近开始学习《人工智能》选修课，老师提纲挈领的介绍了一番，听完课只了解了个大概，剩下的细节只能自己继续摸索。 从本质上讲：机器学习就是一个模型对外界的刺激（训练样本）做出反应，趋利避害（评价标准）。 1. 什么是逻辑回归？ 许多人对线性回归都比较熟悉，但知道逻辑回归的人可能就要少的多。从大的类别 ...
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2016-12-27 07:30:47
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假设有一个房屋销售的数据如下：这个表类似于北京5环左右的房屋价钱，我们可以做出一个图，x轴是房屋的面积。y轴是房屋的售价，如下： 如果来了一个新的面积，假设在销售价钱的记录中没有的，我们怎么办呢？ 我们可以用一条曲线去尽量准的拟合这些数据，然后如果有新的输入过来，我们可以在将曲线上这个点对应的值返回 ...
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2016-12-23 22:57:48
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http://www.cnblogs.com/zhangchaoyang/p/4385011.html ...
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2016-12-23 13:32:58
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ML中的一个重要任务是模型选择，或使用数据为给定任务找到最佳的模型或参数。 这也称为调优。 可以对诸如Logistic回归的单独Estimators进行调整，或者对包括多个算法，特征和其他步骤的整个Pipeline进行调整。 用户可以一次调整整个Pipeline，而不必单独调整Pipeline中的每 ...
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2016-12-22 11:10:49
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