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「机器学习」线性回归

线性回归算法基本推导过程与正则化

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优化迭代方法统一论-线性回归建模

正在跟随Json博士重温人工智能的数学基础。本篇文章以预测病人收缩压为例,阐述了回归分析的相关概念。

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DC学院学习笔记(十六):线性回归实战

预测型数据分析:线性回归 sklearn简单实现

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机器学习入门|线性回归(二)

回归函数可以选择的表示很多。但是根据奥卡姆剃刀原则,应该选择简单而又可行的回归函数。显然,如果可行,,线性函数是最简单的回归函数。

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机器学习----线性回归模型

一,线性模型描述 简单线性回归如: y= ax+b 对于多变量的情形 通常,通过机器学习训练模型计算的值和真实值可能存在一定的误差: 因此,我们使用最大似然估计就可以得到损失函数: 利用高斯的对数似然化简: 致此,我们就得到了损失函数。

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纯干货 | 机器学习中梯度下降法的分类及对比分析(附源码)

本文详细介绍了基于使用数据量的多少,时间复杂度以及算法准确率的不同类型的梯度下降法,并详细说明了3种梯度下降法的比较。

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