- 线性回归定义: 在上一个主题中,也是一个与回归相关的,不过上一节更侧重于梯度这个概念,这一节更侧重于回归本身与偏差和方差的概念。 线性回归定义: 在上一个主题中,也是一个与回归相关的,不过上一节更侧重于梯度这个概念,这一节更侧重于回归本身与偏差和方差的概念。
- 前言: 距离上次发文章,也快有半个月的时间了,这半个月的时间里又在学习机器学习的道路上摸索着前进,积累了一点心得,以后会慢慢的写写这些心得。写文章是促进自己对知识认识的一个好方法,看书的时候往往不是非常细,所以有些公式、知识点什么的就一带而过,里面的一些具体意义就不容易理解了。而写文章,特别是写科... 前言: 距离上次发文章,也快有半个月的时间了,这半个月的时间里又在学习机器学习的道路上摸索着前进,积累了一点心得,以后会慢慢的写写这些心得。写文章是促进自己对知识认识的一个好方法,看书的时候往往不是非常细,所以有些公式、知识点什么的就一带而过,里面的一些具体意义就不容易理解了。而写文章,特别是写科...
- week 2 在 week 1 的基础上,将变量扩充到≥2的情况,整体比较简单。 多变量的概念 也是一个预测房价的例子,但不同的是,影响房价的因素不止是房子的大小,还引入卧室数量(number of bedrooms),走廊数量(number of floors),房子年龄(years),共4个变量。可以用一个向量的... week 2 在 week 1 的基础上,将变量扩充到≥2的情况,整体比较简单。 多变量的概念 也是一个预测房价的例子,但不同的是,影响房价的因素不止是房子的大小,还引入卧室数量(number of bedrooms),走廊数量(number of floors),房子年龄(years),共4个变量。可以用一个向量的...
- 第一步:变量归一化 用函数mean和std求均值和标准差 [cpp] view plain copy print 第一步:变量归一化 用函数mean和std求均值和标准差 [cpp] view plain copy print
- 本文为Maching Learning 栏目补充内容,为上几章中所提到单参数线性回归、多参数线性回归和 逻辑回归的总结版。旨在帮助大家更好地理解回归,所以我在Matlab中分别对他们予以实现, 本文为Maching Learning 栏目补充内容,为上几章中所提到单参数线性回归、多参数线性回归和 逻辑回归的总结版。旨在帮助大家更好地理解回归,所以我在Matlab中分别对他们予以实现,
- 第一部分:入门 一、机器学习的定义 Arthur Samuel:Field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed. 计算机在没有得到明确指令的情况下进行学习并解决问题。 To... 第一部分:入门 一、机器学习的定义 Arthur Samuel:Field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed. 计算机在没有得到明确指令的情况下进行学习并解决问题。 To...
- 程序流程 1. 读取数据 [plain] view plain copy print ? data = load('ex1data1.txt'); X = ... 程序流程 1. 读取数据 [plain] view plain copy print ? data = load('ex1data1.txt'); X = ...
- 一、线性回归 线性回归无非就是训练得到线性函数的参数来回归出一个线性模型,学习《最优化方法》时中的最小二乘问题就是线性回归的问题。 关于线性回归,ng老师的视频里有讲,也可以看此博客单参数线性回归。简要说一下线性回归的原理。 假设拟合直线为h(x)=θ0+θ1*x, 记Cost Function为J(θ0,θ1) 这其实就是一... 一、线性回归 线性回归无非就是训练得到线性函数的参数来回归出一个线性模型,学习《最优化方法》时中的最小二乘问题就是线性回归的问题。 关于线性回归,ng老师的视频里有讲,也可以看此博客单参数线性回归。简要说一下线性回归的原理。 假设拟合直线为h(x)=θ0+θ1*x, 记Cost Function为J(θ0,θ1) 这其实就是一...
- 前言 在回归分析中,如果有两个或两个以上的自变量,就称为多元回归。事实上,一种现象常常是与多个因素相联系的,由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量,比只用一个自变量进行预测或估计更有效,更符合实际。因此多元线性回归比一元线性回归的实用意义更大。 前面写过多元线性回归,它用于找到因变量于多个自变量之间的关系,比较... 前言 在回归分析中,如果有两个或两个以上的自变量,就称为多元回归。事实上,一种现象常常是与多个因素相联系的,由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量,比只用一个自变量进行预测或估计更有效,更符合实际。因此多元线性回归比一元线性回归的实用意义更大。 前面写过多元线性回归,它用于找到因变量于多个自变量之间的关系,比较...
- ➤01 测试背景 这个例子来自于 《飞浆PaddlePaddle深度学习实战》 第45页的一个例子。使用线性回归来对 波士顿房价数据集合 中的房价进行拟合。 本文记录的参照 《飞浆... ➤01 测试背景 这个例子来自于 《飞浆PaddlePaddle深度学习实战》 第45页的一个例子。使用线性回归来对 波士顿房价数据集合 中的房价进行拟合。 本文记录的参照 《飞浆...
- 本文介绍了 10 大常用机器学习算法,包括线性回归、Logistic 回归、线性判别分析、朴素贝叶斯、KNN、随机森林等。 1. 线性回归 在统计学和机器学习领域,线性回归可能是最广为人知也最易理解的算法之一。 预测建模主要关注的是在牺牲可解释性的情况下,尽可能最小化模型误差或做出最准确的预测。我们将借鉴、重用来自许多... 本文介绍了 10 大常用机器学习算法,包括线性回归、Logistic 回归、线性判别分析、朴素贝叶斯、KNN、随机森林等。 1. 线性回归 在统计学和机器学习领域,线性回归可能是最广为人知也最易理解的算法之一。 预测建模主要关注的是在牺牲可解释性的情况下,尽可能最小化模型误差或做出最准确的预测。我们将借鉴、重用来自许多...
- 文章目录 (1)一元线性回归之旧轿车价格案例 (2)多元线性回归之洞庭湖污染物案例实测 (3) 参考文档: (1)一元线性回归... 文章目录 (1)一元线性回归之旧轿车价格案例 (2)多元线性回归之洞庭湖污染物案例实测 (3) 参考文档: (1)一元线性回归...
- 前言 回归模型对数据的拟合性怎么样,有没有异常点,各自变量间存不存在多重共线? 本文进行拟合优度的评估、异常点(离群值、高杠杆值、强影响点)的识别与多重共线的诊断。 模型评估与诊断 (1)模型拟合优度评估 在模型拟合完毕通过summary()函数可以获得参数估计表,同时函数也给出了模型的决定系数、校正的决定系数... 前言 回归模型对数据的拟合性怎么样,有没有异常点,各自变量间存不存在多重共线? 本文进行拟合优度的评估、异常点(离群值、高杠杆值、强影响点)的识别与多重共线的诊断。 模型评估与诊断 (1)模型拟合优度评估 在模型拟合完毕通过summary()函数可以获得参数估计表,同时函数也给出了模型的决定系数、校正的决定系数...
- 唠嗑吹牛逼就不扯了,我们可以直接根据案例理解。 文章目录 (1)一元线性回归之旧轿车价格案例 (2)多元线性回归之洞庭湖污染物案例实测 ... 唠嗑吹牛逼就不扯了,我们可以直接根据案例理解。 文章目录 (1)一元线性回归之旧轿车价格案例 (2)多元线性回归之洞庭湖污染物案例实测 ...
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昇思MindSpore技术公开课·大模型专题(第二期)第十二课:Prompt Engineering
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本期邀请到昇思MindSpore布道师、昇思十大优秀开发者周汝霖作客直播间,为大家讲解Prompt以及示例演示。Prompt Engineering(提示工程)可帮助用户将LLM(大语言模型)用于各研究领域和特定场景,从而更有助于我们了解和运用大模型,本期我们将学习这一新课题。
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