10 2024 档案
摘要：手动实现线性回归（梯度下降法） 1 public class LinearRegressionGD { 2 private double learningRate; 3 private int iterations; 4 private double slope; 5 private double
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摘要：下面将详细说明前5次迭代中权重 W 和偏置 b 的计算过程，包括每次迭代的具体数值。
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摘要：Sigmoid函数简介 Sigmoid函数是一种常用的激活函数，其定义为： 这个函数将任意实数值映射到0和1之间，因此特别适合用于二分类问题，输出可以被解释为概率。 Sigmoid函数的特性 范围：Sigmoid函数的输出值在 (0, 1) 之间。 单调性：随着输入 x的增加，输出值单调递增。
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摘要：我们来通过一个具体的例子说明线性回归算法中最小二乘法如何确定模型参数。 示例：房价预测 假设我们想用房子的面积（平方英尺）来预测房价（美元）。我们有以下数据集： 面积（平方英尺）房价（美元） 800 150,000 1000 200,000 1200 210,000 1500 280,000 1.
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摘要：线性回归是一种用于预测和建模的统计方法，旨在通过建立输入变量（特征）与输出变量（目标）之间的线性关系来进行分析。下面我们通过一个简单易懂的例子来说明线性回归的详细过程。 例子：预测房价 假设你是一名房地产经纪人，想要根据房子的面积（平方英尺）来预测房子的价格（美元）。 1. 收集数据 首先，收集一些
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摘要：逻辑回归是一种用于分类问题的统计方法，尽管名称中包含“回归”，但它主要用于二分类任务。为了更好地理解逻辑回归，我们可以通过一个通俗易懂的例子来解释。 例子：判断是否通过考试 假设你是一名老师，想要根据学生的学习时间来判断他们是否能通过一次考试。我们将“通过考试”定义为1，“未通过考试”定义为0。 1
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