机器学习之回归分析

本篇博文的理论知识都来自于吴大大的Coursera机器学习课程,人家讲的深入浅出,我就不一一赘述,只是简单概括一下以及记一下自己的见解。 逻辑回归一般用于分类问题较多,但是叫做“regression”

本文来源于csdn,向大家介绍了什么是线性回归,如何进行预测,细节误差等。【咱们的目标】系列算法讲解旨在用最简单易懂的故事情节帮助大家掌握晦涩无趣的机器学习,适合对数学很头疼的同学们,小板凳走起!【什

本资源是机器学习实战Logistic回归举例中的数据

在本章中,开始使用简单模型:线性回归来探索 TensorFlow 编程。基于这个例子,我将介绍一些代码基础知识,以及,如何调用学习过程中的各种重要组件,如函数函数或算法梯度下降。 变量之间的关系模型

机器学习实战——树回归(代码错误汇总) 在学习机器学习实战这本书过程中,代码实现部分往往有一些小的错误。下面进行一些总结,方便交流学习! 1.TypeError: unsupported operan

总体思路与一元线性回归思想一样,现在将数据以矩阵形式进行运算,更加方便。 一元线性回归实现代码 下面是多元线性回归用Python实现的代码: import numpy as np def linear

主要介绍了机器学习经典算法-logistic回归代码详解,具有一定借鉴价值,需要的朋友可以参考下。

Udacity机器学习入门项目3:线性回归,项目完整提交附件

这个文档主要是为了我的博文一个案例准备的数据，由于不好编辑，所以上传，供各位学习

机器学习岭回归思维导图学习法pdf：详细介绍岭回归各个步骤（建立计算矩阵-幂函数，计算回归系数，训练，预测），并提供具体算例。