1. Sum Of Squares Due To Error 对于第i个观察点, 真实数据的Yi与估算出来的Yi-head的之间的差称为第i个residual, SSE 就是所有观察点的residual的和2. Total Sum Of Squares 3. Sum Of Squares Due To Regression 通过以上我们能得到以下关于他们三者的关系 决定系数: 判断 回归方程 的拟合程度 (coefficient of determination)决定系数也就是说: 通过回归方程

判断学习速率是否合适?每步都下降即可.这篇先不整理吧... 这节学习的是逻辑回归(Logistic Regression),也算进入了比较正统的机器学习算法.啥叫正统呢?我概念里面机器学习算法一般是这样一个步骤: 1)对于一个问题,我们用数学语言来描述它,然后建立一个模型,例如回归模型或者分类模型等来描述这个问题: 2)通过最大似然.最大后验概率或者最小化分类误差等等建立模型的代价函数,也就是一个最优化问题.找到最优化问题的解,也就是能拟合我们的数据的最好的模型参数: 3)然后我们需要求解这个代

原文:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7716281 本栏目(Machine learning)包括单参数的线性回归.多参数的线性回归.Octave Tutorial.Logistic Regression.Regularization.神经网络.机器学习系统设计.SVM(Support Vector Machines 支持向量机).聚类.降维.异常检测.大规模机器学习等章节.所有内容均来自Standford公开课machine

翻译来自:http://news.csdn.net/article_preview.html?preview=1&reload=1&arcid=2825492 摘要:本文解释了回归分析及其优势,重点总结了应该掌握的线性回归.逻辑回归.多项式回归.逐步回归.岭回归.套索回归.ElasticNet回归等七种最常用的回归技术及其关键要素,最后介绍了选择正确的回归模型的关键因素. [编者按]回归分析是建模和分析数据的重要工具.本文解释了回归分析的内涵及其优势,重点总结了应该掌握的线性回归.逻辑回归

分析:这个题主要考察的是对线性同余方程的理解,根据题目中给出的a,b,c,d,不难的出这样的式子,(a+k*c) % (1<<d) = b; 题目要求我们在有解的情况下求出最小的解,我们转化一下形式. 上式可以用同余方程表示为  a + k*c = (b) % (1<<d)   <-->  k*c = (b-a) % (1<<d)(中间应该是全等号,打不出来…).这就是我们想要的同余方程,根据我的个人习惯,我把它转化为线性方程的形式. -->   c*

本节主要讲述模型中的各种属性及其含义. 例如上个博文中,我们有用线性回归模型来拟合房价. # 创建线性回归模型 model = LinearRegression() # 训练模型 model.fit(X_train, y_train) # 打印出预测的前5条房价数据 print("预测的前5条房价数据:") print(model.predict(X_test)[:5]) 在sklearn中使用各种模型时都用了一种统一的样式,基本上都是先用fit()进行训练,然后用predict()进

本节主要用一个例子来讲述一下基本的tensorflow用法. 在这个例子中,我们首先伪造一些线性数据点,其实这些数据中本身就隐藏了一些规律,但我们假装不知道是什么规律,然后想通过神经网络来揭示这个规律. 伪造数据 import numpy as np # 创建100个随机数 x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32) # 创建最终要模拟的线性公式 y_data = x_data * 0.1 + 0.3 创建模型 在伪造数据之后,我们当作不知道这

1.支持向量机( SVM )是一种比较好的实现了结构风险最小化思想的方法.它的机器学习策略是结构风险最小化原则 为了最小化期望风险,应同时最小化经验风险和置信范围) 支持向量机方法的基本思想: ( 1 )它是专门针对有限样本情况的学习机器,实现的是结构风险最小化:在对给定的数据逼近的精度与逼近函数的复杂性之间寻求折衷,以期获得最好的推广能力: ( 2 )它最终解决的是一个凸二次规划问题,从理论上说,得到的将是全局最优解,解决了在神经网络方法中无法避免的局部极值问题: ( 3 )它将实际问题通过非

本文是对我原先写的python常用序列list.tuples及矩阵库numpy的使用中的numpy矩阵库的使用的补充.结合我个人现在对线性代数的复习进度来不断更博. Section 1:行列式的计算 我们知道,线代中,行列式是相当重要的一部分,因为行列式通常决定了一个矩阵的逆是否存在以及方程是否有解等,因此,掌握行列式的计算相当重要,结合numpy矩阵库,对我们所学进行拓展,并且在学习的过程中还能掌握numpy的使用,可谓一举两得. 在原先的博客中,已经提及了numpy中如何创建矩阵.如何求解矩

· Hasn表,将一个数据进行Value化,再进行一个映射关系到Key直接进行访问的一个数据结构,这样可以通过直接的计算进行数据的访问和插入.关于Hash表的基本概念这里就不一一叙述,可以通过百度了解Hash的一些基本概念.今天这里主要讲2个点,Hash冲突与Hash构建函数算法. 1,一个基本的Hash表是什么? 很多人如果只是简单了解过Hash表的结构,可能提到这个数据结构的第一个印象是Hash是由一个数组和一个链表(链表这里可能有很多种形态)组成的数据结构.大错特错,个人感觉这完全是一种错

转载自:http://blog.csdn.net/linuxcumt/article/details/8572746 1.假设随Tumor Size变化,预测病人的肿瘤是恶性(malignant)还是良性(benign)的情况. 给出8个数据如下: 2.假设进行linear regression得到的hypothesis线性方程如上图中粉线所示,则可以确定一个threshold:0.5进行predict y=1, if h(x)>=0.5 y=0, if  h(x)<0.5 即malignan

直方图正规化: 图像为I,宽为W,高为H,I(r,c)代表I的第r行第c列的灰度值:输出图像记为O,为使得输出图像的灰度值在[Omin,Omax]范围里,可用如下公式:                                                           (1) (2) 其中0≤r<H,0≤c<W.公式(1)是一个比列关系,变换后可为公式(2),即可求输出图像O(r,c). 而Imin与Omin对应,此点(Imin,Omin)在线性方程上,则斜率:  将 (Imi

[Python]机器学习之单变量线性回归 利用正规方程找到合适的参数值 本次作业来自吴恩达机器学习. 你是一个餐厅的老板,你想在其他城市开分店,所以你得到了一些数据(数据在本文最下方),数据中包括不同的城市人口数和该城市带来的利润.第一列是城市的人口数,第二列是在这个城市开店所带来的利润数. 现在,求最合适的θ0和θ1,利用Normal Equation 即正规方程式 计算方法: θ = (XT * X)-1 * XT * Y 所以写出函数 def normalEquation(X,Y): re

info:更多Django信息url:https://www.oschina.net/p/djangodetail: Django 是 Python 编程语言驱动的一个开源模型-视图-控制器(MVC)风格的 Web 应用程序框架.使用 Django,我们在几分钟之内就可以创建高品质.易维护.数据库驱动的应用程序. Django 框架的核心组件有: 用于创建模型的对象关系映射 为最终用户设计的完美... info:更多OpenERP信息url:https://www.oschina.net/p/o

函数 Description 说明 cvAdd Elementwise addition of two arrays 两个数组对应元素的和 cvAddS Elementwise addition of an array and a scalar 一个数组和一个标量对应元素的和 cvAddWeighted Elementwise weighted addition of two arrays (alpha blending) 两个数组对元素的加权求和(alpha混合) cvSub Elementw

要在 Excel 中编写规则,您只需在表中编写规则,并使用 Oracle Policy Modeling 样式标识单元格中的信息类型, 以便这些规则可以编译并在 Oracle Determinations Engine 中使用.在文档中可以创建任意数量的规则工作表. 了解用于规则表的样式 打算在 Oracle Policy Modeling 中编译的 Excel 规则需要用随 Oracle Policy Modeling Excel 文档模板一起提供的样式标记.以下样式用于编写规则: 标题单元格

      ILNumerics是一个开源的数值项目,一种NET框架的高性能数学库,它简化了各种数学算法的使用,优化到了C和FORTRAN的速度.现在它提供了一个支持"任何CPU"的NuGet包.它的独立版本ILView,已经宣布支持REPL的3D可视化工具,可以运行在.NET/Windows和Mono/Linux环境里.支持线性方程计算,数值计算,机器学习.             在Visual Studio中可以通过NuGet安装: PM> Install-Package

介绍 程序SolveLinearEquations解决联立方程.该方案需要一个文本文件,其中包含输入和输出方程解决.这个项目是几年前我写在C#中http://www.codeproject.com/Articles/673076/Linear-Equation-Solver线性方程组求解.以外,这个程序没有图形用户界面和一个稍微修改公式格式,这个计划是非常类似于C#程序,该程序使用SparseArray模板类来实现向量和矩阵.矩阵使用DoubleIndex的类,这需要两个整数指数,实行单一的键使

欧几里德算法: 欧几里德就是辗转相除法,调用这个gcd(a,b)这个函数求解a,b的最大公约数 公式: gcd(a,b)=gcd(b,a%b):并且gcd(a,b)=gcd(b,a)=gcd(-a,b)=gcd(|a|,|b|) 代码: int gcd(int a,int b)//递归 { if(b==0) return a; return gcd(b,a%b); } int gcd(int a,int b)//递归简化 { return b ? gcd(b,a%b) : a; } int gc

C Looooops DescriptionA Compiler Mystery: We are given a C-language style for loop of type for (variable = A; variable != B; variable += C) statement;I.e., a loop which starts by setting variable to value A and while variable is not equal to B, repea

下面的直接是代码: #!usr/bin/env python#coding:utf-8"""这个代码的作用是 通过 tensorflow 来计算 y = 0.3x + 0.1 的线性方程 通过随机数,, 然后传递值到 训练模型中开始计算"""import tensorflow as tfimport numpy as np# 建立方程组:# 使用 np 获取一个 1---1000 的随机数x_data = np.float32(np.random