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摘要： 概念 为了解决线性回归问题，我们也用梯度下降算法。 算法逻辑如下： 对于线性回归模型中例子，梯度下降可以如下： 算法 实际上梯度下降可有通过求导。这里的符号“:=”是赋值的含义 有两个注意点： 参数的更新，每次迭代中θ0和θ1是同时更新的。 在梯度下降中需要注意α，也就是学习速率（learn rat 阅读全文

摘要： 线性回归算法 linear regression 对于线性回归模型，我们期望对于样本数据集，通过假设函数，得出目标值 代价函数 m在这里指的是训练样本的数量 所以我们的目的就是得出代价函数（平方误差代价函数） θ0=0 先从简化的开始学习，将θ0=0开始分析： 在此之下我们可以从不同的x得到不同的h 阅读全文

摘要： 分类 机器学习可以分为两类：监督学习（Supervised Learning）和无监督学习（Unsupervised Learning） 监督学习 Supervised Learning 监督学习是从标记的训练数据来推断一个功能的机器学习任务。训练数据包括一套训练示例。 在监督学习中，每个实例都是由 阅读全文

摘要： Randow使用 http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/39508417 概率相关使用 转：http://www.cnblogs.com/NaughtyBaby/p/5568668.html ：该文是上了开智学堂数据科学基础班的课后做的笔记，主 阅读全文