【原创】机器学习从零开始系列连载(2)—

目录 1- 线性回归 2- 训练与损失平方损失(L2 损失) 3- 理解问题解答 4- 关键词原文链接:https://developers.google.com/machine-learni ...

转自个人微信公众号[Memo_Cleon]的统计学习笔记:R笔记:多重线性回归(二)_适用条件考察.书接上回--我们在<<多重线性回归(一)_模型拟合>>一文中已经建立了回归模 ...

本文主要包含以下内容: 回归分析什么是回归分析回归分析算法分类逻辑回归介绍 Sigmoid函数 LR为什么使用Sigmoid函数 LR的算法原理 mllib中的LRWithLBFGS ml中的二 ...

回归分析是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法,是一种预测性的建模技术,它研究的是因变量(Y)和自变量(X)之间的关系,例如不同的施肥量对苗木高生长的关系.中国人的消费习惯对美 ...

[公众号后台回复 Loss 获取本文涉及的两篇论文] 机器学习中的统一框架很多机器学习问题都可以放在一个统一的框架下讨论,这样大家在理解各种模型时就是相互联系的. 目标函数回忆一下目标函数的定义: ...

神经网络在维基百科上的定义是: NN is a network inspired by biological neural networks (the central nervous systems ...

Additive Tree 模型 Additive tree models (ATMs)是指基础模型是树形结构的一类融合模型,可做分类.回归,很多经典的模型可以被看做ATM模型,比如Random fo ...

Bagging and Boosting框架 Bagging和Boosting是两类最常用以及好用的模型融合框架,殊途而同归. Bagging框架 Bagging(Breiman, 1996) 方法是 ...

辑回归-Logistic Regression‍ 逻辑回归恐怕是互联网领域用的最多的模型之一了,很多公司做算法的同学都会拿它做为算法系统进入模型阶段的baseline. 模型原理‍ 逻辑回归是一种判别 ...

支持向量机 Support Vector Machine‍ 支持向量机通过寻找一个分类超平面使得(相对于其它超平面)它与训练集中任何一类样本中最接近于超平面的样本的距离最大.虽然从实用角度讲(尤其是针 ...

并行SGD SGD相对简单并且被证明有较好的收敛性质和精度,所以自然而然就想到将其扩展到大规模数据集上,就像Hadoop/Spark的基本框架是MapReduce,并行机器学习的常见框架有两种:All ...

围棋原创文章,版权归白小夕围棋公众号所有, 转载请先联系白夕, 否则一律按侵权处理,以每篇100元索取赔偿. 望潮棋馆 ● 行心东南形胜,三吴都会,钱塘自古繁华.烟柳画桥,风帘翠幕,参差十万人家 ...

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【原创】机器学习从零开始系列连载(2)——线性回归