线性回归容易出现过拟合或欠拟合的问题。局部加权线性回归是一种非参数学习方法，在对新样本进行预测时，会根据新的权值，重新训练样本数据得到新的参数值，每一次预测的参数值是不相同的。权值函数：t用来控制权值的变化速率（建议对于不同的样本，先通过调整t值确定合适的t）不同t值下的权值函数图像：局部加权线性回...
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2015-06-07 18:41:19
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Linear Regression with One Variablemodel Representation以上篇博文中的房价预测为例，从图中依次来看，m表示训练集的大小，此处即房价样本数量；x表示输入变量或feature（特征），此处即房子面积；y是输出变量或目标变量，此处即房子价格。（x，y）...
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2015-06-07 06:10:54
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Example: Polynomial Curve Fitting The goal of regression is to predict the value of one or more continuous target variables t given the value of a D-d...
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2015-06-06 23:27:37
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创建symbolic link# ln -s target symbolic_link_name例如：# ln -s /root/deploy_ws/jre1.9.0/lib/i386/libnpjp2.so /usr/lib/firefox/plugins/libnpjp2.so （在linux上...
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2015-06-04 15:22:37
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Linear_regression与 Logistic_regression简单比较与实现
好久没写博客了，在度厂实习期间更是天天累成了狗的节奏，最近有幸蹭到隔壁组老大小黑黑关于machine learning这块的培训（以下图片均摘自小黑黑的PPT），甚是感动，决定好好学习下这块的东西。Linear_regression 和 Logistic_regression 其实是非常相似的两种算法。...
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2015-06-01 00:51:07
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转自：http://blog.csdn.net/dongtingzhizi/article/details/16884215Linear Regression总结作者：洞庭之子微博：洞庭之子-Bing（2013年11月）关于linear regression，Andrew Ng老师的课程中介绍了两种...
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2015-05-30 19:39:34
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数据量小，选用 high bias/low variance模型（Naive Bayes），因为low bias/high variance模型（KNN，logistic regression）会overfitNaive Bayes：简单，只需要计数就可以；数据量小时，也适用；如果各因素独立（比如词...
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2015-05-29 13:52:16
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problem 1: $\min_{\beta} ~f_\alpha(\beta):=\frac{1}{2}\Vert y-X\beta\Vert^2 +\alpha\Vert \beta\Vert$problem 2: $\min_{\beta} ~\frac{1}{2}\Vert y-X\b.....
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2015-05-29 06:12:52
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学习Logistic Regression的笔记与理解1.首先从结果往前来看下how logistic regression make predictions。设我们某个测试数据为X（x0，x1，x2···xn），Θ（θ0，θ1，θ2，···θn）为我们的学习算法所学到的参数，那么写成向量的话就变成...
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2015-05-28 21:13:02
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【转】junit浅学笔记一 JUnit是一个回归测试框架（regression testing framework）。Junit测试是程序员测试，即所谓白盒测试，因为程序员知道被测试的软件如何（How）完成功能和完成什么样（What）的功能。Junit是一套框架，继承TestCase类，就可以用Ju...
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2015-05-27 20:40:28
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