ML-线性回归

记样本数目为$m$,样本点$i$用$(x^{(i)}, y^{(i)})$表示,其中

$x^{(i)}=\begin{pmatrix}
x_1^{(i)}\\
x_2^{(i)}\\
...\\
x_n^{(i)}\\
\end{pmatrix}$

这里$y^{(i)}$为标量,假设$h_{\theta}(x)=\sum_{i=0}^{n}{\theta_ix_i}=\theta^{T}x$,其中$x_0$为$1$,$\theta$为假设$h$的参数向量,$\theta_0$为(直线)偏移值。

时间: 2024-08-05 02:57:52

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ML(1): 入门理论

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简单来说,它主要用来把所有特征值范围映射至同样的范围里面如(0,1).(-1,1).(-0.5,0.5)等. Feature scaling (数据规范化) 是数据挖掘或机器学习常用到的步骤,这个步骤有时对算法的效率和准确率都会产生巨大的影响. 对精度的影响:很明显,这个步骤的必要性要依赖于数据特征的特性,如果有>=2特征,并且不同特征间的值变化范围差异大,那就很有必要使用Feature scaling.比如说,在信用卡欺诈检测中,如果我们只使用用户的收入作为学习特征,那就没有必要做这个步骤.但

SparkMLlib学习之线性回归

(一)回归的概念 1,回归与分类的区别 分类模型处理表示类别的离散变量,而回归模型则处理可以取任意实数的目标变量.但是二者基本的原则类似,都是通过确定一个模型,将输入特征映射到预测的输出.回归模型和分类模型都是监督学习的一种形式. 2.回归分类 线性回归模型:本质上和对应的线性分类模型一样,唯一的区别是线性回归使用的损失函数.相关连接函数和决策函数不同.MLlib提供了标准的最小二乘回归模型在MLlib中,标准的最小二乘回归不使用正则化.但是应用到错误预测值的损失函数会将错误做平方,从而放大损失

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