机器学习

2020-10-09admin阅读(633)评论(0)赞(0)

原文始发于：单变量线性回归 可以参考我的这篇文章 回归模型 任务是确定参数theta 线性回归模型矩阵表达及推导 代价函数 想要的效果就是使样本点均匀的分布在曲线的两侧 代价函数的矩阵表达及推导 梯度下降 梯度下降推导 就是对代价函数求偏导...

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原文始发于：多变量线性回归 和单变量线性回归的比较 python代码实现 import numpy import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3...

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原文始发于：线性回归-正规方程(解析解) import numpy import matplotlib.pyplot as plt if __name__ == '__main__': data = ...

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原文始发于：逻辑回归推导及代码实现 可以看这篇文章：https://blog.csdn.net/qq_42363032/article/details/105369195 普通逻辑回归 import numpy import ...

2020-10-09admin阅读(858)评论(0)赞(0)

原文始发于：画逻辑回归的代价函数图 import numpy import matplotlib.pyplot as plt # 设置x,y坐标 x = numpy.linspace(-10, 10, 100) y = 1 ...

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原文始发于：多变量线性回归 训练集链接 https://download.csdn.net/download/qq_42363032/12441117 测试集链接 https://download.csdn.net/download/qq_...

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原文始发于：调库实现线性回归和逻辑回归 调库实现线性回归 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import linear_model import numpy ''...

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原文始发于：逻辑回归代码 import numpy import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'...

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原文始发于：回归算法的正则化 正则化：机器学习算法中为防止数据过拟合而采取的“惩罚”措施 问题的由来 线性回归(房屋价格)：过度拟合(over-fitting)的问题，导致效果差 第一个模型是一个线...

2020-10-09admin阅读(691)评论(0)赞(0)

原文始发于：正则化中的过拟合与欠拟合 一种叫过拟合（over-fitting ）另外一种叫欠拟合（under-fitting）。 首先谈谈什么是过拟合呢？什么又是欠拟合呢...