f(x)=wt
x+b線性回歸
嶺回歸lasso lasso是least absolute shrinkage and selection operator的簡稱
邏輯回歸(對數機率回歸)
線性回歸要求均方誤差最小:
$(w^,b^)=argmin\sum_^m(f(x_)-y_)^$
$w=(x^tx+\lambda i)^x^ty$
雖然用絕對值取代了平方和，但結果卻差別很大。在λ
'>λ
'>λ
λ'>λ
'>足夠小的時候，一些係數會因此被迫縮減為0，這樣結果就有很好的稀疏性，這個特性可以幫助我們更好地理解資料。兩個看起來相差無幾，但細微的變化卻極大增加了計算複雜度。
λ'>λ
'>為了在此約束下求解，需要使用二次規劃演算法
$\sum_^|w_k|\leq\lambda$
$y=\frac}$
機器學習 回歸模型
回歸模型的功能一般是 分為線性回歸，決策樹 回歸樹 支援向量機 svr 線性回歸一般使用的公式如下 y w 0 x 0 w 1 x 1 w 2 x 2 w p x p bias x 0 到x p 表示單個資料點的特徵，w 和 bias是模型需要學習的引數，y則是模型 的結果。從高維來看，這裡的彩色斜...
機器學習之Softmax回歸模型
softmax在機器學習中有非常廣泛的應用，但是剛剛接觸機器學習的人可能對softmax的特點以及好處並不理解，其實你了解了以後就會發現，softmax計算簡單，效果顯著，非常好用。我們先來直 一下，softmax究竟是什麼意思 我們知道max，假如說我有兩個數，a和b，並且a b，如果取max，那...
02 機器學習 線性回歸模型
線性回歸目前是一種被廣泛應用的回歸技術，也是乙個最簡單的模型，它有很多種推廣形式，究其本質就是一系列特徵的線性組合。在二維空間，線性回歸模型就是一條直線，在三維空間，線性回歸模型就是乙個平面。簡單點描述。線性回歸最簡單的例子就是f x ax b 其中x向量代表一條樣本,其中x1,x2 代表的就是樣本...