Machine Learning—Linear Regression

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机器学习---线性回归（Machine Learning Linear Regression）

线性回归是机器学习中最基础的模型,掌握了线性回归模型,有利于以后更容易地理解其它复杂的模型. 线性回归看似简单,但是其中包含了线性代数,微积分,概率等诸多方面的知识.让我们先从最简单的形式开始. 一元线性回归(Simple Linear Regression): 假设只有一个自变量x(independent variable,也可称为输入input, 特征feature),其与因变量y(dependent variable,也可称为响应response, 目标target)之间呈线性关系,当然x

1. Supervised Learning - Linear Regression

Linear Regression线性回归 Notation 给定一个样本集T 样本总数为m 每个样本记做 其中为输入变量,也称为特征变量:为我们要预测的输出变量,也称为目标变量 表示第个样本. 问题描述 给定一个样本集,学习一个函数 使得是对相应y的一个好的预测. 因为某些历史原因,h被称为假设(hypothesis). 整个过程如下图所示: 如果我们想要预测的目标变量是连续值,称为回归问题(regression): 当目标变量是少数离散值时,称为分类问题(classification). 如

机器学习---逻辑回归（二）（Machine Learning Logistic Regression II）

在<机器学习---逻辑回归(一)(Machine Learning Logistic Regression I)>一文中,我们讨论了如何用逻辑回归解决二分类问题以及逻辑回归算法的本质.现在来看一下多分类的情况. 现实中相对于二分类问题,我们更常遇到的是多分类问题.多分类问题如何求解呢?有两种方式.一种是方式是修改原有模型,另一种方式是将多分类问题拆分成一个个二分类问题解决. 先来看一下第一种方式:修改原有模型.即:把二分类逻辑回归模型变为多分类逻辑回归模型. (二分类逻辑回归称为binary

Machine Learning：Linear Regression With Multiple Variables

Machine Learning:Linear Regression With Multiple Variables 接着上次预测房子售价的例子,引出多变量的线性回归. 在这里我们用向量的表示方法使表达式更加简洁. 变量梯度下降跟单变量一样需同步更新所有的theta值. 进行feature scaling的原因是为了使gradient descent算法收敛速度加快.如下图所示,左图theta2与theta1的量级相差太大,这样导致Cost Function的等高图为一个细高的椭圆形状,可以看到

Machine Learning：Linear Regression With One Variable

Machine Learning:Linear Regression With One Variable 机器学习可以应用于计算机视觉,自然语言处理,数据挖掘等领域,可以分为监督学习(Supervised Learning),无监督学习(Unsupervised Learning),强化学习(Reinforcement Learning)等. 首先我们从一个简单的监督学习入手:假如给我们一组训练集(在这里就是Size和Price),我们如何才能建立一个可以预测房价的模型呢? 这里(x,y)称为一

Awesome Machine Learning

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机器学习经典算法具体解释及Python实现--线性回归（Linear Regression）算法

(一)认识回归 回归是统计学中最有力的工具之中的一个. 机器学习监督学习算法分为分类算法和回归算法两种,事实上就是依据类别标签分布类型为离散型.连续性而定义的. 顾名思义.分类算法用于离散型分布预測,如前面讲过的KNN.决策树.朴素贝叶斯.adaboost.SVM.Logistic回归都是分类算法.回归算法用于连续型分布预測.针对的是数值型的样本,使用回归.能够在给定输入的时候预測出一个数值.这是对分类方法的提升,由于这样能够预測连续型数据而不不过离散的类别标签. 回归的目的就是建立一个回归方程

机器学习经典算法详解及Python实现--线性回归（Linear Regression）算法

(一)认识回归 回归是统计学中最有力的工具之一.机器学习监督学习算法分为分类算法和回归算法两种,其实就是根据类别标签分布类型为离散型.连续性而定义的.顾名思义,分类算法用于离散型分布预测,如前面讲过的KNN.决策树.朴素贝叶斯.adaboost.SVM.Logistic回归都是分类算法:回归算法用于连续型分布预测,针对的是数值型的样本,使用回归,可以在给定输入的时候预测出一个数值,这是对分类方法的提升,因为这样可以预测连续型数据而不仅仅是离散的类别标签. 回归的目的就是建立一个回归方程用来预测目

[LNU.Machine Learning.Question.1]梯度下降方法的一些理解

曾经学习machine learning,在regression这一节,对求解最优化问题的梯度下降方法,理解总是处于字面意义上的生吞活剥. 对梯度的概念感觉费解?到底是标量还是矢量?为什么沿着负梯度方向函数下降最快?想清楚的回答这些问题.还真须要点探究精神. 我查阅了一些经典的资料(包含wiki百科),另一些个人的博客,比方p=2573">http://www.codelast.com/?p=2573,http://blog.csdn.net/xmu_jupiter/article/det