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机器学习线性回归笔记，及公式推导
一、基本形式 给定d个属性的描述x = {x1;x2;…xd}，其中xi是x在第i个属性上的取值，线性模型试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测函数，如下： 一般的向量形式： 二、线性回归 线性回归试图学得： 如何确定w和b，关键在于如何衡量f（x）和 y之间的差别。均方误差是回归任务中最常用的性能度量。我们可以试图让均方误差最小化。即如下： 相当于最小化预测值和真实标签之间差的平方。均方误差有非常好的集合意义，他对应常...
本次笔记绝大部分转自https://www.cnblogs.com/Luv-GEM/p/10674719.htmlsoftmax回归Logistic回归是用来解决二类分类问题的，如果要解决的问题是多分类问题呢？那就要用到softmax回归了，它是Logistic回归在多分类问题上的推广。此处神经网络模型开始乱入，softmax回归一般用于神经网络的输出层，此时输出层叫做softmax层。1、softmax函数首先介绍一下softmax函数，这个函数可以将一个向量(x1,x2,...,xK)映射为一个概率分布(z1,z2,....
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$h_{\theta}=\theta^{T}X$。原文：http://www.cnblogs.com/...
机器学习是计算机科学和统计学的边缘交叉领域，R关于机器学习的包主要包括以下几个方面： 1）神经网络（Neural Networks）： nnet、AMORE以及neuralnet，nnet提供了最常见的前馈反向传播神经网络算法。AMORE包则更进一步提供了更为丰富的控制参数，并可以增加多个隐藏层。neuralnet包的改进在于提供了弹性反向传播算法和更多的激活函数形式。但以上各包均围绕着BP网络，并未涉及到神经网络中的其它拓扑结构和网络模型。而新出炉...
作业一被bubuko抓取了，要是能注明转载就更好了（http://bubuko.com/infodetail-916604.html）作业二关注的题目是需要coding的Q16~Q20Q16理解了一段时间，题目阐述的不够详细。理解了题意之后，发现其实很简单。理解问题的关键是题目中给的‘s‘是啥意思：（1）如果s=1，则意味着x>theta y预测为1，x<theta y预测为-1；（2）如果s=2，则以为着x<theta y预测为1，x<theta y预测为1想明白这个事情之后，直接分theta大于0，小于0讨论，...
对于数据挖掘，数据准备阶段主要就是进行特征工程。 数据和特征决定了模型预测的上限，而算法只是逼近了这个上限。 好的特征要少而精，这会使模型更简单、更精准。 一、特征构造1.’常见提取方式文本数据的特征提取词袋向量的方式：统计频率 图像数据的特征提取像素点RGB用户行为特征提取 特征提取总结：特征设计时需要与目标高度相关： 这个特征对预测目标是否有用 如果有用，这个特征的重要程度如何 这...
要让我的小车能自动去倒一杯咖啡。需要的做的事还有很多，其中一个很难的问题就是自动驾驶，怎么才能让我的小车自动驾驶到咖啡机旁边去呢？1.DeepDriving，网址http://deepdriving.cs.princeton.edu/ ，如图: 这是一个不借助mobileye之类硬件的一个软件技术。直接通过图像识别来判断和控制汽车。 2.comma.ai ,一个便宜的硬件+开源软件 网址:https://comma.ai/ 3. 市面上已经有的产品，如"那狗N2 ADAS"可以看得出，也是个硬件，不过...
梯度下降算法能够帮助我们快速得到代价函数的最小值 算法思路：以某一参数为起始点寻找下一个参数使得代价函数的值减小，直到得到局部最小值梯度下降算法：重复下式直至收敛，其中α为学习速率，表示找到局部最小值的速率并且各参数θ0,...,θn必须同时更新，即所有的θj值全部都计算得到新值之后才将参数值代入到代价函数中数学原理：沿梯度方向，函数变化率/方向导数最大原文：https://www.cnblogs.com/JJJanepp/p/8454599.html
K近邻法K-近邻模型根据一个已经分好类具有具体标签的数据集进行预测分类，不具有显示的训练过程，根据新样本与训练样本中每个样本之间的距离选择最近的K个样本预测，通过多数投票的方式预测该样本的标签。模型由三个基本要素组成：距离度量，K值选择，分类决策规则。该模型距离度量为欧式距离，分类决策规则是多数投票表决。距离度量Lp(x1，x2) = (sum(|x1-x2|p))1/p 当p = 1时，称为曼哈顿距离，L1(x1，x2) = (sum(|x1-x2|)) 各个...
数学解释偏差：描述的是预测值（估计值）的期望与真实值之间的差距。偏差越大，越偏离真实数据，如下图第二行所示。方差：描述的是预测值的变化范围，离散程度，也就是离其期望值的距离。方差越大，数据的分布越分散，如下图右列所示。 机器学习中的偏差和方差 首先，假设你知道训练集和测试集的关系。简单来讲是我们要在训练集上学习一个模型，然后拿到测试集去用，效果好不好要根据测试集的错误率来衡量。但很多时候，我们...
由本人能力所限，本文不注重原理，主要内容是如何运用这种技术。 数据挖掘和机器学习是做什么用的？ 主要是识别和预测。手写输入、人脸识别、指纹识别都是基于识别的。预测的就更多了，股票、天气等等。 机器学习的一般作用原理 一般来讲，给出条件和推导过程，就能推出结果。数据作为条件，对数据处理的方法就是推导过程，经推导得到的目标数据即为我们需要的结果。 x1=1,x2=2作为条件，x1+ x2是推导方法，结果是3。...
今天是机器学习专题的第26篇文章，我们一起聊聊另外一个集成学习模型，它就是大名鼎鼎的随机森林。 随机森林在业内名气和使用范围都很广，曾经在许多算法比赛当中拔得头筹。另外，它也是一个通过组合多个弱分类器构建强分类器的经典模型，因此它在业内广受欢迎。 本文基于决策树相关的文章，没有阅读过的同学可以从最上方的专辑查看过往决策树相关的文章。 算法原理 上一篇文章介绍AdaBoost的时候把集成学习的几种思路大概介绍了一...
简介答案查询的入口网页版 其他各类实训答案的目录见这里 答案获取的方法简介见这里 并不是所有的关卡都有答案，有些只有部分关卡有 机器学习 — 决策树 >>查看' rel='nofollow' target='_blank'>>>>查看 第3关:使用ID3算法构建决策树 解题代码第4关:信息增益率 解题代码
本书介绍 在处理机器学习问题时，通常有两种类型的数据(和机器学习模型) 监督数据:总是有一个或多个目标与之相关联。 无监督数据:没有任何目标变量。 有监督的问题比无监督的问题更容易解决。要求预测一个值的问题被称为监督问题。例如，如果问题是预测给定历史房价的房价，比如医院、学校或超市的存在，到最近的公共交通工具的距离等。是一个有监督的问题。类似地，当我们被提供猫和狗的图像，并且我们预先知道哪...