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2017年5月15日
Machine Learning — 逻辑回归的Gradient Descent公式推导
摘要: 看Standford的机器学习公开课,逻辑回归的代价函数求解也是用Gradeant Descent方法,而且形式居然和线性归回一模一样,有点不能理解,于是我把公式展开做了推导,发现是可以的! 推导过程如下:
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posted @ 2017-05-15 14:58 S的数据之路
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2017年5月11日
Machine Learning — 线性回归
摘要: 线性回归算法是机器学习中最基础的算法,输出变量与输入变量是线性关系(即一次方),如果只有一个输入变量,称为一元线性回归,多于一个输入变量时,即为多元线性回归。 一、一元线性回归 以预测房价为例,图中红色x表示样本集,这里假设房价仅与size有关,所以最终回归出来的应该是一条值钱。 (图一) 这里假设
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posted @ 2017-05-11 11:23 S的数据之路
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2017年5月10日
Machine Learning — 监督学习与非监督学习
摘要: 斯坦福大学的Machine Learning课程(讲师是Andrew Ng)公开课是学习机器学习的“圣经”,以下内容是听课笔记。 一、何谓机器学习 Machine Learning is field of study that gives computers the ability to learn
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posted @ 2017-05-10 11:15 S的数据之路
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2017年4月27日
unicode,ansi,utf-8,unicode big endian编码的区别
摘要: 作者:于洋链接:https://www.zhihu.com/question/23374078/answer/69732605来源:知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。 很久很久以前,有一群人,他们决定用8个可以开合的晶体管来组合成不同的状态,以表示世界上的万物。
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posted @ 2017-04-27 21:47 S的数据之路
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