机器学习深版02:回归 原创

1298-范同学

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机器学习深版02:回归

1. 线性回归

1. 高斯分布(正态分布)

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2. 假设

  1. 应该是正确的,而不是绝对正确
  2. 只是接近真实,是被简化过的
  3. 发散性:在某个简化的假设下推导得到的结论,不一定只有假设的情况下才成立

3. 最小二乘法的本质

假定样本服从高斯分布,样本相互独立,用似然估计,得出
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4. 岭回归(Ridge回归)

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5. LASSO

实验出来,好像做了特征选择
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6. ElasticNet

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7. 机器学习与数据使用

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8. SVD计算矩阵的广义逆

9. 梯度下降

1. BGD:批量梯度下降算法

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2. SGD(随机梯度下降)

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3. mini-batch-SGD

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2. Logistic回归

3. 多分类:Softmax

未经允许不得转载:作者:1298-范同学, 转载或复制请以 超链接形式 并注明出处 拜师资源博客
原文地址:《机器学习深版02:回归 原创》 发布于2020-11-27

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