(ML邹博)回归

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目录线性回归高斯分布最大似然估计最小二乘法的本质 Logistic回归工具梯度下降算法最大似然估计线性回归对于单个变量: y=ax+b 对于多个变量: 使用极大似然估计解释最小二乘法 \(y^{(i)}=\theta^{T}x^{(i)}+\varepsilon^{(i)}\) 误差\(\varepsilon^{(i)}(1\le i\le m)\)是独立同分布的,服从均值为0,方差为某定值\(\sigma^{2}\)的高斯分布. 原因:中心极限定理中心极限定理的意义在实际…

(邹博ML)数学分析与概率论

机器学习入门深度学习和机器学习? 深度学习在某种意义上可以认为是机器学习的一个分支,只是这个分支非常全面且重要,以至于可以单独作为一门学科来进行研究. 回忆知识求解S. 对数函数的上升速度我们使用Python简单写一段代码可以很容易获得结果.但是我们使用数学来分析: 令\(f(x)=log_ax\) 则: 那么我们需要考虑: 构造数列: 我们很容易推出: 根据前文,已经证明了数组\({a_n}\)单增有上界,因此,必有极限,记作e. 根据夹逼定理,函数极限存在,为e. 导数简单来说,导数…

(邹博ML)矩阵和线性代数

主要内容矩阵特征值和特征向量矩阵求导矩阵 SVD的提法奇异值分解(Singular Value Decomposition)是一种重要的矩阵分解方法,可以看做对称方阵在任意矩阵上的推广. 假设A是一个\(m\times n\)阶实矩阵,则存在一个分解使得: 通常将奇异值从大到小排列,这样\(\sum\)就能由A唯一确定了. 与特征值.特征向量的概念相对应 \(\sum\)在对角线上的元素称为矩阵A的奇异值: U的第i列称为A的关于的左奇异向量: V的第i列称为A的关于的右奇异向量. 例…

(邹博ML)凸优化

目录凸集的基本概念凸函数的基本概念凸优化的一般提法凸集基本概念思考两个不能式两个正数的算术平均数大于等于几何平均数给定可逆对称阵Q,对于任意向量x,y,有: 思考凸集和凸函数在机器学习中,我们把形如这样的图形的都称为凸函数. \(y=x^2\)是凸函数,函数图像上位于\(y=x^2\)的区域构成凸集. 凸函数图像的上方区域,一定是凸集: 一个函数图像的上方区域为凸集,则该函数是凸函数. 直线的向量表达已知二维平面上的两定点A(5,1),B(2,3)尝试给出经过带你AB的直线方…

[机器学习] Coursera ML笔记 - 逻辑回归（Logistic Regression）

引言机器学习栏目记录我在学习Machine Learning过程的一些心得笔记,涵盖线性回归.逻辑回归.Softmax回归.神经网络和SVM等等.主要学习资料来自Standford Andrew Ng老师在Coursera的教程以及UFLDL Tutorial,Stanford CS231n等在线课程和Tutorial,同一时候也參考了大量网上的相关资料(在后面列出). 前言本文主要介绍逻辑回归的基础知识.文章小节安排例如以下: 1)逻辑回归定义 2)如果函数(Hypothesis func…

ML.NET 示例：回归之销售预测

写在前面准备近期将微软的machinelearning-samples翻译成中文,水平有限,如有错漏,请大家多多指正. 如果有朋友对此感兴趣,可以加入我:https://github.com/feiyun0112/machinelearning-samples.zh-cn eShopDashboardML - 销售预测 ML.NET 版本 API 类型状态应用程序类型数据类型场景机器学习任务算法 v0.7 动态 API 最新版本 ASP.NET Core Web应用程序和控制台应用…

关于ML.NET v0.6的发布说明

ML.NET 0.6版本提供了几项令人兴奋的新增功能: 用于构建和使用机器学习模型的新API 我们主要关注的是发布用于构建和使用模型的新ML.NET API的第一次迭代.这些新的,更灵活的API支持新任务和代码工作流,这是以前的LearningPipelineAPI 无法实现的.我们开始弃用当前的LearningPipelineAPI. 这是一项重大改变,旨在使您的机器学习更轻松,更强大.我们希望通过GitHub的公开讨论来反馈您的反馈,以帮助塑造长期的ML.NET API,以最大限度地提高您的…