机器学习（二）线性归回模型

在(二)中我们讲到了单变量的线性回归模型,但是在现实生活中会有很多对结果产生影响的因素,所以我们引入了多变量的模型. 同样的我们有M个样本,$x_i$表示第$i$个特性,$x_i^{(j)}$表示第$j$个样本的第$j$个特性. 假设函数$h_{\theta}=\theta_0+\theta_1x_1+\theta_2x_2$ 我们假设$x_0=1$, $\theta^{T}=(\theta_1, \theta_2, \cdots)$,$X^{T}=(x_1,x_2, \cdots)$. 那么$

? ? ? ? ? ?支持向量机原理(一) 线性支持向量机 支持向量机原理(二) 线性支持向量机的软间隔最大化模型 支持向量机原理(三)线性不可分支持向量机与核函数 支持向量机原理(四)SMO算法原理 支持向量机原理(五)线性支持回归 在支持向量机原理(一) 线性支持向量机中,我们对线性可分SVM的模型和损失函数优化做了总结.最后我们提到了有时候不能线性可分的原因是线性数据集里面多了少量的异常点,由于这些异常点导致了数据集不能线性可分,本篇就对线性支持向量机如何处理这些异常点的原理方法做一个总结

机器学习总结之第二章模型评估与选择 2.1经验误差与过拟合 错误率 = a个样本分类错误/m个样本 精度 = 1 - 错误率 误差:学习器实际预测输出与样本的真是输出之间的差异. 训练误差:即经验误差.学习器在训练集上的误差. 泛化误差:学习器在新样本上的误差. 过拟合:学习器把训练样本学的"太好",把不太一般的特性学到了,泛化能力下降,对新样本的判别能力差.必然存在,无法彻底避免,只能够减小过拟合风险. 欠拟合:对训练样本的一半性质尚未学好. 2.2评估方法 (在现实任务中,还需考虑

Courses上台湾大学林轩田老师的机器学习技法课之Aggregation 模型学习笔记. 混合(blending) 本笔记是Course上台湾大学林轩田老师的<机器学习技法课>的学习笔记,用于学习之后的一些总结. 首先,对于Aggregation模型,其基本思想就是使用不同的 g t 来合成最后的预测模型 G t . 对于合成的方式主要有四种: 方法 数学描述 1. 选择.选择最值得可信的 g t 来当做最终的模型,而这个 gt 可以使用validation set 来进行选择 $$G(x)

上一篇文章我已经新建了一个SaAdmin的APP,现在开始在这APP下面来code 1.修改setting.py的数据库连接: DATABASES = {     'default': {         'ENGINE':'django.db.backends.mysql',         'NAME': 'QjshAdmin',         'USER': 'root',         'PASSWORD': 'lihuipeng',         'HOST': 'localho

嵌入式 Linux网络编程(二)--TCP编程模型 一.TCP编程模型 TCP编程的一般模型如下图: TCP编程模型分为客户端和服务器端编程,两者编程流程如下: TCP服务器端编程流程: A.创建套接字: B.绑定套接字: C.设置套接字为监听模式,进入被动接受连接状态: D.接受请求,建立连接: E.读写数据: F.终止连接. TCP客户端编程流程: A.创建套接字: B.与远程服务器建立连接: C.读写数据: D.终止连接. 二.TCP迭代服务器编程模型 TCP循环服务器接受一个客户端的连接

使用VS2013创建MVC4项目后,自动生成的代码中默认使用WebSecurity模型创建用户管理,生成以下数据库: 用户信息只有ID和UserName,角色信息也只有两个基础字段.通常情况下这样的数据表不能满足我们的需求,因此对其进行扩展. 首先定义自己的用户信息.角色信息结构. 1 [Table("UserProfile")] 2 public class UserProfile 3 { 4 [Key] 5 [DatabaseGenerated(DatabaseGeneratedO

kernel parameter: arp_ignore: 定义接收到ARP请求时的响应级别: 0:只要本地配置的有相应地址,就给予响应: 1:仅在请求的目标地址配置请求到达的接口上的时候,才给予响应: arp_announce:定义将自己地址向外通告时的通告级别: 0:将本地任何接口上的任何地址向外通告: 1:试图仅向目标网络通告与其网络匹配的地址: 2:仅向与本地接口上地址匹配的网络进行通告: curl命令选项: --cacert <file> CA证书 (SSL) --capath &l

2.蛤蟆的数据结构笔记之二线性表 到了笔记二了,每个笔记开头都应该弄个语句激励一下自己和小伙伴. "人生中最重要的不是位置,而是前进的方向" 这次咱们学习表,没错是表.什么表?额,汉字真是博大精深,没错,只是个表.不要想歪了. 欢迎转载,转载请标明出处: 1.  定义 线性表(亦作顺序表)是最基本.最简单.也是最常用的一种数据结构.线性表中数据元素之间的关系是一对一的关系,即除了第一个和最后一个数据元素之外,其它数据元素都是首尾相接的.线性表的逻辑结构简单,便于实现和操作.因此,线性表