ML（4）——逻辑回归
摘要：Logistic Regression虽然名字里带“回归”，但是它实际上是一种分类方法，“逻辑”是Logistic的音译，和真正的逻辑没有任何关系。
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posted @ 2018-06-29 17:31
06 2018 档案
ML（附录3）——过拟合与欠拟合
摘要：我们希望机器学习得到好的模型，该模型能够从训练样本中找到一个能够适应潜在样本的普遍规律。然而，如果机器学习学的“太好”了，以至把样本的自身特点当作潜在样本的一般特性，这就使得模型的泛化能力（潜在样本的预测能力）下降，从而导致过拟合。反之，欠拟合就是学习的“太差”，连训练样本都没有学好。
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posted @ 2018-06-26 15:45
多变量微积分笔记24——空间线积分
摘要：线积分或路径积分是积分的一种。在数学中，线积分的积分函数的取值沿的不是区间，而是特定的曲线，称为积分路径。在物理学上，线积分是质点在外力作用下运动一段距离后总功。
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posted @ 2018-06-21 18:40
ML（3）——线性回归
摘要：在统计学中，线性回归(Linear Regression)是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。只有一个自变量的情况称为简单回归,大于一个自变量情况的叫做多元回归。
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posted @ 2018-06-17 21:11
ML（附录2）——最小二乘法
摘要：最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可用于曲线拟合。其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达
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posted @ 2018-06-09 15:18
多变量微积分笔记23——散度定理
摘要：散度定理，又称为高斯散度定理、高斯公式、高斯－奥斯特罗格拉德斯基公式或高－奥公式，是指在向量分析中，一个把向量场通过曲面的流动（即通量）与曲面内部的向量场的表现联系起来的定理。它经常应用于矢量分析中。矢量场的散度在体积D上的体积分等于矢量场在限定该体积的闭合曲面s上的面积分。
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posted @ 2018-06-08 14:05
多变量微积分笔记22——空间曲面的通量
摘要：在上一章中，我们知道了怎样计算球面和柱面的通量，但是很多时候，空间的曲面不容易用球坐标或柱坐标表示，此时怎样计算通量？
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posted @ 2018-06-04 10:27
