摘要: 整理一下之前所学过的关于回归问题的思路: 问题引入:房屋估价,给定新的房屋信息,预测出相应的房屋价格; 学习过程:构建模型h(θ); 线性回归:最小二乘法、梯度下降法、线性模型的概率解释; 局部加权回归:带权重的线性回归、权值的钟形函数; 逻辑回归:分类方法、梯度上升法、牛顿法、引出感知机学习算法; 阅读全文
posted @ 2016-11-02 22:54 wallacevv 阅读(9989) 评论(2) 推荐(2)
摘要: 在上一节中主要介绍了监督学习中的线性回归(模型)、最小二乘法(策略)、梯度下降法(算法)及线性最小二乘法的标准方程(闭式解)。 这节主要介绍两个回归:局部加权回归与逻辑回归,其中穿插一些小的知识点:欠拟合与过拟合、感知机、牛顿方法等。大纲如图: 一、几个概念 1. 欠拟合与过拟合问题 之前所采用的线 阅读全文
posted @ 2016-11-02 15:39 wallacevv 阅读(4942) 评论(0) 推荐(0)