摘要：
线性回归可以说是机器学习中最基本的问题类型了，这里就对线性回归的原理和算法做一个小结。 1. 线性回归的模型函数和损失函数 线性回归遇到的问题一般是这样的。我们有m个样本，每个样本对应于n维特征和一个结果输出，如下： \((x_1^{(0)}, x_2^{(0)}, ...x_n^{(0)}, y_ 阅读全文
摘要：
在机器学习的算法评估中，尤其是分类算法评估中，我们经常听到精确率(precision)与召回率(recall)，RoC曲线与PR曲线这些概念，那这些概念到底有什么用处呢？ 首先，我们需要搞清楚几个拗口的概念： 1. TP, FP, TN, FN 听起来还是很费劲，不过我们用一张图就很容易理解了。图如 阅读全文
摘要：
交叉验证是在机器学习建立模型和验证模型参数时常用的办法。交叉验证，顾名思义，就是重复的使用数据，把得到的样本数据进行切分，组合为不同的训练集和测试集，用训练集来训练模型，用测试集来评估模型预测的好坏。在此基础上可以得到多组不同的训练集和测试集，某次训练集中的某样本在下次可能成为测试集中的样本，即所谓 阅读全文
摘要：
最小二乘法是用来做函数拟合或者求函数极值的方法。在机器学习，尤其是回归模型中，经常可以看到最小二乘法的身影，这里就对我对最小二乘法的认知做一个小结。 1.最小二乘法的原理与要解决的问题 最小二乘法是由勒让德在19世纪发现的，原理的一般形式很简单，当然发现的过程是非常艰难的。形式如下式：$$目标函数 阅读全文
摘要：
在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（Gradient Descent）是最常采用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。这里就对梯度下降法做一个完整的总结。 1. 梯度 在微积分里面，对多元函数的参数求∂偏导数，把求得的各个参数的偏导数以向量的形式写出来，就是梯度。比如函数 阅读全文