线性回顾-generalize issue

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线性回顾-generalize issue

Ein的平均,Eout的平均用这个平均来justify linear regresssion能够用的很好 noise level 资料里有多少的杂讯等一下要证明的事情 predictions + dagger hat矩阵为什么叫hat矩阵? y 乘上hat矩阵就加上了一个帽子统计的人取得名字 hat矩阵用来做什么呢? y是在N为空间里的向量,y投影到X张成的空间.把X的column做线性组合. 我们希望y和yhat的差别越小越好. y-y^垂直于x张成的空间 I-H求余数 H投影 tra…

CART（分类回归树）

1.简单介绍线性回归方法可以有效的拟合所有样本点(局部加权线性回归除外).当数据拥有众多特征并且特征之间关系十分复杂时,构建全局模型的想法一个是困难一个是笨拙.此外,实际中很多问题为非线性的,例如常见到的分段函数,不可能用全局线性模型来进行拟合. 树回归将数据集切分成多份易建模的数据,然后利用线性回归进行建模和拟合.这里介绍较为经典的树回归CART(classification and regression trees,分类回归树)算法. 2.分类回归树基本流程构建树: 1.找到[最佳待切分…

机器学习课程-第8周-降维(Dimensionality Reduction)—主成分分析(PCA)

1. 动机一:数据压缩第二种类型的无监督学习问题,称为降维.有几个不同的的原因使你可能想要做降维.一是数据压缩,数据压缩不仅允许我们压缩数据,因而使用较少的计算机内存或磁盘空间,但它也让我们加快我们的学习算法. 但首先,让我们谈论降维是什么.作为一种生动的例子,我们收集的数据集,有许多,许多特征,我绘制两个在这里. 将数据从二维降一维: 将数据从三维降至二维: 这个例子中我们要将一个三维的特征向量降至一个二维的特征向量.过程是与上面类似的,我们将三维向量投射到一个二维的平面上,强迫使得所…

吴恩达-coursera-机器学习-week8

十三.聚类(Clustering) 13.1 无监督学习:简介 13.2 K-均值算法 13.3 优化目标 13.4 随机初始化 13.5 选择聚类数十四.降维(Dimensionality Reduction) 14.1 动机一:数据压缩 14.2 动机二:数据可视化 14.3 主成分分析问题 14.4 主成分分析算法 14.5 选择主成分的数量 14.6 重建的压缩表示 14.7 主成分分析法的应用建议第8周十三.聚类(Clustering) 13.1 无监督学习:简介参考视频: 1…

Spring Boot接入 apollo 后启动 dubbo 报错

原文地址:https://xobo.org/spring-boot-apollo-dubbo-xml-error/ 某Spring Boot项目接入 apollo 后启动 dubbo 报错Caused by: java.lang.IllegalStateException: ApplicationConfig.application == null. 根据异常猜测是 dubbo 启动时未读取到 apollo 内的配置. 解决方法 apollo-client 升到 1.2.0 之后,然后在appl…

PaddlePaddle实现线性回归

在本次实验中我们将使用PaddlePaddle来搭建一个简单的线性回归模型,并利用这一模型预测你的储蓄(在某地区)可以购买多大面积的房子.并且在学习模型搭建的过程中,了解到机器学习的若干重要概念,掌握一个机器学习预测的基本流程. 线性回归的基本概念线性回归是机器学习中最简单也是最重要的模型之一,其模型建立遵循此流程:获取数据.数据预处理.训练模型.应用模型. 回归模型可以理解为:存在一个点集,用一条曲线去拟合它分布的过程.如果拟合曲线是一条直线,则称为线性回归.如果是一条二次曲线,则被称为二次…

java数组回顾---线性查找最大值最小值---二分查找

import java.util.Scanner; public class ArrayDemo { public static void main(String []args) { //------------------------------------------------------- //线性查找 int [] num ={10,20,30,40,50}; Scanner input1 = new Scanner(System.in); System.out.println("请输…