凌晨四点的洛杉矶

2019年8月13日

摘要：逻辑回归解决分类问题：将样本的特征和样本发生的的概率联系起来，逻辑回归既可以看作是分类算法，也可以看作回归算法考虑之前的线性回归算法：$\hat y = f(x) $ $ \hat y = X_b \cdot \theta $ ,其中值域为：$ ( \infty,+\infty)$ 对于概率来讲阅读全文

posted @ 2019-08-13 20:26 凌晨四点的洛杉矶阅读(347) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2019年8月5日

多项式回归-4.模型正则化

摘要：方差偏差权衡(Bias Variance Trade off) 模型误差 = 偏差(Bias)+方差(Variance)+不可避免的误差导致偏差的主要原因：对问题本身的假设不正确！如：非线性数据使用线性回归（欠拟合 underfitting）导致方差的主要原因：数据的一点点扰动都会较大地影响模型阅读全文

posted @ 2019-08-05 20:20 凌晨四点的洛杉矶阅读(582) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2019年8月4日

多项式回归-3.验证数据集和交叉验证

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posted @ 2019-08-04 11:20 凌晨四点的洛杉矶阅读(19) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2019年8月3日

多项式回归-2.数据拟合和学习曲线

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posted @ 2019-08-03 11:15 凌晨四点的洛杉矶阅读(25) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2019年7月31日

多项式回归-1.简单实现，管道

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