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单变量线性回归

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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...

多变量线性回归

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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...

逻辑回归推导及代码实现

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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 ...

多变量线性回归

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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_...

逻辑回归代码

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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'...

回归算法的正则化

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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...

正则化中的过拟合与欠拟合

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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...

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