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梯度下降所带来的问题——迭代发散
对于梯度下降算法，我们知道α值过小时，每次下降的程度非常小，导致接近最小值的过程较长，而当α值过大时，就特别容易发散。处理时可以使用数据归一化 对于α值的设置需要十分小心。我通过拟合一元线性回归时，使用梯度下降算法不断最小化损失函数机器学习实战（八）
title: 机器学习实战（八） date: 2020-04-20 09:20:50 tags: [线性回归, 岭回归, 最小二乘法] categories: 机器学习实战 更多内容请关注我的博客 预测数值型数据：回归 分类的目标变量是标称型数据，而回归是对连续性数据做出预测。 用线性回归找到最佳拟合直线 线性回归 优点：结果2021-03-13
多项式回归- 题目：对于文档“data.txt”中的数据（每一行表示一个样本，每一行有三个数值， 其中前两个值代表输入属性 x，最后一个值代表标签 y），请使用逻辑回归模型训练一个分类器，并对结果进行可视化（5分）。注 1：编程语言不限；注 2：可视化过程中，请使用不同颜色或形状区分“0”类和“1”类数线性回归+逻辑回归
机器学习 第一回:线性回归和对数几率回归 1.一元线性逻辑回归 任务： 1>求偏置b的推导公式 2>求偏置w的推导公式 3> w的向量化 1.1操作流程 1.2证明E(w,b)损失函数是凸函数+对b的偏置导数 1.3 求偏置w的推导公式 1.4 对w的向量化 2.多元线性逻辑回归 1>对损失函数改写 2>E(线性逻辑回归与非线性逻辑回归pytorch+sklearn
1 import matplotlib.pyplot as plt 2 import numpy as np 3 from sklearn.metrics import classification_report 4 from sklearn import preprocessing 5 6 # 载入数据 7 data = np.genfromtxt("LR-testSet.csv", delimiter=",") 8 x_data = data[线性回归 python小样例
线性回归 优点：结果易于理解，计算上不复杂 缺点：对非线性的数据拟合不好 适用数据类型：数值型和标称型数据 horse=0.0015*annualSalary-0.99*hoursListeningToPulicRadio 这就是所谓的回归方程，其中的0.0015和-0.99称作回归系数， 求这些Adaboost的python实现
不要总是掉包欧，真的丢人啊，一起码起来！ '''函数的功能：单层决策树分类函数参数说明： xMat：数据矩阵 i：第i列，第几个特征 Q：阈值返回分类结果： re'''import numpy as npimport pandas as pddef classify0(xMat,i,Q,S): re = np.ones((xMat.shape[0],1)) i机器学习-线性回归和局部加权线性回归
机器学习-线性回归 本文代码均来自于《机器学习实战》 分类算法先说到这里，接下来说一个回归算法 线性回归 线性回归比较简单，就不怎么说了，要是模型记不得了就百度一下吧，这里列一下公式就直接上代码了 ''' Created on Jan 8, 2011 @author: Peter ''' from numpy import * #加载数机器学习实战学习笔记4-预测数值型数据：回归
回归的一般方法 （1）收集数据：可以使用任何方法收集数据 （2）准备数据：回归需要数值型数据，标称型数据将被转换成二值型数据 （3）分析数据： 绘出数据的可视化二维图将有助于对数据做出理解和分析，在采用缩减法求得新回归系数之后，可以将新拟合线绘再图上作为对比 （4）训练算法：找到回归系数 （5）测用Numpy搭建神经网络第二期：梯度下降法的实现
https://www.toutiao.com/a6696699352833851908/ 大数据文摘出品 作者：蒋宝尚 小伙伴们大家好呀~~用Numpy搭建神经网络，我们已经来到第二期了。第一期文摘菌教大家如何用Numpy搭建一个简单的神经网络，完成了前馈部分。 这一期，为大家带来梯度下降相关的知识点，和上一期一样，依然用