本文主要使用了对数几率回归法与线性判别法(LDA)对数据集(西瓜3.0)进行分类.其中在对数几率回归法中,求解最优权重W时,分别使用梯度下降法,随机梯度下降与牛顿法. 代码如下: 1 #!/usr/bin/env python 2 # -*- coding: utf-8 -*- 3 # @Date : 2017-05-09 15:03:50 4 # @Author : whb ([email protected]) 5 # @Link : ${link} 6 # @Version : $Id$
1.一般概念 对于数值级数:$a_1+a_2+\cdots+a_n+\cdots=\sum\limits_{n=1}^{\infty}a_n $ ① 若存在有穷极限: $\lim\limits_{n\to\infty}S_n=S$(级数和) 其中 $S_n=a_1+a_2+\cdots+a_n,$ 则级数①称为收敛的.反之,级数①称为发散的. 2.柯西准则 级数①收敛的充要条件是:对于任何$\varepsilon>0 $都存在$N=N
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数据结构 创建向量和矩阵 1 函数c(), length(), mode(), rbind(), cbind() 求平均值,和,连乘,最值,方差,标准差 1 函数mean(), sum(), min(), max(), var(), sd(), prod() 帮助文档 1 函数help() 生成向量 1 seq() 生成字母序列letters 新建向量 1 Which()函数,rev()函数,sort()函数 生成矩阵 1 函数matrix() 矩阵运算 1 函数t(),矩阵加减 矩阵运算 1
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