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摘要： 回归问题的条件/前提： 1） 收集的数据 2） 假设的模型，即一个函数，这个函数里含有未知的参数，通过学习，可以估计出参数。然后利用这个模型去预测/分类新的数据。 1. 线性回归 假设 特征 和 结果 都满足线性。即不大于一次方。这个是针对 收集的数据而言。收集的数据中，每一个分量，就可以看做一个特 阅读全文

摘要： <!-- --> 原文地址： https://tech.meituan.com/intro_to_logistic_regression.html <!--![ 阅读全文

摘要： 损失函数（loss function）是用来估量你模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度，它是一个非负实值函数,通常使用L(Y, f(x))来表示，损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。损失函数是经验风险函数的核心部分，也是结构风险函数重要组成部分。模型的结构风险函数包括了经验风险项和正则项，通常可 阅读全文

摘要： 数据输入：x(:,1:n)为特征集合，y(:,1)为训练集的分类集合(要用0和1进行分类，也就是说y中只能有0和1) 数据输出：Y=a0+a1*x1+a2*x2......+an*xn中的系数矩阵，和测试集的结果 代码（其实就两行重要，其他的忽略了）： /********************** 阅读全文

摘要： 转自：http://cn.cocos2d-x.org/tutorial/show?id=1474 一、Lua堆栈 要理解Lua和C++交互，首先要理解Lua堆栈。 简单来说，Lua和C/C++语言通信的主要方法是一个无处不在的虚拟栈。栈的特点是先进后出。 在Lua中，Lua堆栈就是一个struct， 阅读全文