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Regression
线性回归 Linear Regression
成本函数(cost function)也叫损失函数(loss function),用来定义模型与观测值的误 […]
通俗理解线性回归(Linear Regression)
线性回归, 最简单的机器学习算法, 当你看完这篇文章, 你就会发现, 线性回归是多么的简单. 首先, 什么是线 […]
Python – 线性回归(Linear Regression) 的 Python 实现 – 不忘初心mao
Python – 线性回归(Linear Regression) 的 Python 实现 背景 学 […]
Python 线性回归(Linear Regression) 基本理解 – 不忘初心mao
Python 线性回归(Linear Regression) 基本理解 背景 学习 Linear Regres […]
Python 线性回归(Linear Regression) – 到底什么是 regression? – 不忘初心mao
Python 线性回归(Linear Regression) – 到底什么是 regression […]
逻辑回归(logistic regression)
逻辑回归从线性回归引申而来,对回归的结果进行 logistic 函数运算,将范围限制在[0,1]区间,并更改损 […]
Python机器学习笔记:Logistic Regression
完整代码及其数据,请移步小编的GitHub 传送门:请点击我 如果点击有误:https://githu […]
线性回归、梯度下降(Linear Regression、Gradient Descent) – BYRans
线性回归、梯度下降(Linear Regression、Gradient Descent) 转载请注明出自BY […]
Python机器学习笔记:SVM(1)——SVM概述 Python机器学习笔记:SVM(1)——SVM概述Python机器学习笔记:SVM(2)——SVM核函数Python机器学习笔记:SVM(3)——证明SVMPython机器学习笔记:SVM(4)——sklearn实现Python机器学习笔记:Logistic Regression
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[机器学习]回归–Polinomial Regression 多项式回归
首先我们需要明确一个概念,我们讨论的线性或者非线性针对的是自变量的系数,而非自变量本身,所以这样的话不管自变量 […]
Regression 回归——多项式回归
回归是指拟合函数的模型、图像等。与分类不同,回归一般是在函数可微的情况下进行的。因为分类它就那么几类,如果 […]
Logistic Regression(逻辑回归)模型实现二分类和多分类
一、逻辑回归 二、判定边界 当将训练集的样本以其各个特征为坐标轴在图中进行绘制时,通常可以找到某一个 判定边界 […]
3(3).线性分类之logistic regression(基于经验风险最小化)
线性回归不仅可以用于回归任务,还可以用于分类任务。 一、逻辑回归 1.二分类模型 (1)给定数据集$D […]
Python
Python – 线性回归(Linear Regression) 的 Python 实现 背景 学 […]
Stanford机器学习笔记-2.Logistic Regression
Content: 2 Logistic Regression. 2.1 Classification. […]
[机器学习]回归–Decision Tree Regression
CART决策树又称分类回归树,当数据集的因变量为连续性数值时,该树算法就是一个回归树,可以用叶节点观察的均值作 […]
Linear Regression
原创转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/agilestyle/p/12690755 […]
Kaggle比赛(二)House Prices: Advanced Regression Techniques
房价预测是我入门Kaggle的第二个比赛,参考学习了他人的一篇优秀教程:https://www.kaggle. […]
从极大似然估计的角度理解深度学习中loss函数
从极大似然估计的角度理解深度学习中loss函数 为了理解这一概念,首先回顾下最大似然估计的概念: 最大似然估计 […]
机器学习(二)——–单变量线性回归(Linear Regression with One Variable)
面积与房价 训练集 (Training Set) Size Price 2104 […]
TensorFlow实战之Softmax Regression识别手写数字
关于本文说明,本人原博客地址位于http://blog.csdn.net/qq_37608890,本 […]
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