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(六)多項式回歸問題之前構造的假設函數是線性函數,對于其他函數,很有可能需要構造多項式的假設函數,如:給出數據的散點圖,我們發現用多項式函數來擬合圖像的效果更好,于...
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(五)多元線性回歸問題多遠線性回歸問題是在單變量線性回歸問題的基礎上提出的,它將參數擴大到了n維, 通過線性代數知識我們可以將假設函數轉換成矩陣表示 定義x0=1; ...
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(四)梯度下降算法求解代價函數在單變量線性回歸問題中,我們的目標已經很明確,就是確定線性方程的兩個參數,使得代價函數的值盡可能的小,即構造函數對原圖的擬合度最好. 其中的α表...
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(三)單變量線性回歸問題
圍繞朋友買房子的問題我們進一步討論線性回歸問題.定義:m為訓練樣本的數量x為輸入的特征量y為輸出的特征量(x , y)為一組樣本 構造假設函數:...
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(二)無監督學習中的聚類分析
(1)監督學習和無監督學習的區別 總結:監督學習會對數據的輸入有確定的輸出,如腫瘤是良性的,或者腫瘤是惡性的;而無監督學習只知道數據的輸出,通常...
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(一)監督學習中的回歸問題與分類問題
(1)回歸問題 例子:你的朋友要買房子,請你提供建議.目前已知的數據是若干房子的大小及其價格,據此我們可以簡歷一個二維平面圖,橫軸代表房子大小,...
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2015年臨近寒假有感
2015年12月4日，距離寒假(月末)不過二十余天。身邊的小伙伴們有的在網上四處發簡歷、有的已經做好去某內或某特的準備、有的家人已經打點好一切完...