随笔分类 -  机器学习

摘要：最大似然法（Maximum Likelihood，ML）也称为最大概似估计，也叫极大似然估计，是一种具有理论性的点估计法，此方法的基本思想是：当从模型总体随机抽取n组样本观测值后，最合理的参数估计量应该使得从模型中抽取该n组样本观测值的概率最大，而不是像最小二乘估计法旨在得到使得模型能最好地拟合样本 阅读全文

摘要：1：简单概念描述 假设现在有一些数据点，我们用一条直线对这些点进行拟合(该线称为最佳拟合直线)，这个拟合过程就称为回归。训练分类器就是为了寻找最佳拟合参数，使用的是最优化算法。 这就是简单的线性回归问题，可以通过最小二乘法求解其参数，最小二乘法和最大似然估计见：http://blog.csdn.ne 阅读全文

摘要：机器学习实战之第五章80页——matrix.getA（）的作用 dataArr,labArr=logRegres.loadDataSet();weights=logRegres.gradAscent(dataArr,labArr)logRegres.plotBestFit(weights.getA( 阅读全文