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在之前的文章中，我们了解我们的机器学习，了解我们spark机器学习中的特征提取和我们的tf-idf，word2vec算法。想了解的朋友可以查看这篇文章。同时，希望我的文章能帮助到你，如果觉得我的文章写的不错，请留下你宝贵的点赞，谢谢。 Spark-机器学习（2）特征工程之特征提
PS：本文有一定阅读门槛，如果有不明白的地方欢迎评论询问！ 接下来我们将要学习我们的第一个模型——线性回归。比如说我需要根据数据预测某个面积的房子可以卖多少钱 接下来我们会用到以下符号： m:训练样本数量 x:输入值，又称为属性值 y:输出值，是我们需要的结果
上一篇： 机器学习是什么？ https://mp.csdn.net/mp_blog/creation/editor/122619296 目录 2.单变量线性回归 2.1 模型表示 2.2 代价函数 2.2.1 代价函数的直观理解I 2.2.2 代价函数的直观理解II 2.3 梯度下降 2.3.1 梯度下降的直观理解 2.3.2 梯度下降的线性回归 3.线性代数的回顾 3.1矩阵和向量 3
机器学习：从数据中学习，而不依赖于规则下编程的一种算法 Goal: (min_{w,b}(J(w, b))) - 提供一种衡量一组特定参数与训练数据拟合程度的方法 right answer x - y label categories Regression Classification structure || pattern categories Clustering Anomaly detection 异常检测 Dimensionality reduction 降维 预测数
基于Python实现线性回归、预测和建模评估。 1 模型设定 以Boston数据集为例，其中MEDV是标签，其余均为特征变量 CRIM per capita crime rate by town ZN proportion of residential land zoned for lots over 25,000 sq.ft. INDUS proportion of non-retail business acres per town CHAS Charles River dummy variable (= 1 if tract bounds
用向量实现的代码，单变量和多变量可以共用 多变量线性回归相当于是单变量的扩展，主要还是按照模型假设、构造代价函数和研究代价函数的最小值这样的思路展开。 与单变量线性回归不同的是，多变量线性回归还可能涉及到 特征缩放的问题 ，主要原因是存在着不同尺度
多元线性回归算法，即多特征量线性回归算法，用多个特征量来进行预测，如这里用多个特征量（房子面积、卧室数量、房屋楼层数、房子年龄）来预测房子的售价问题 假如有一个多特征量的机器学习问题，并且这个问题中的多个特征可以在一个相近的范围内取值，那么可以
监督学习 ：学习数据带有标签 无监督学习 ：没有任何的标签，或者有相同的标签 其他：强化学习、推荐系统等 还是房价预测的例子， 训练集如下： 定义各个变量的含义如下： m——代表训练集中实例的数量 x——代表特征/输入变量 y——代表目标变量/输出变量 (x,y)——代
在之前的文章中，我们已经学习了一元线性回归模型，其中最关键的参数是w和b。机器学习的目的就是去得到合适w和b后能准确预测未知数据。但现实世界是复杂的，一个事情的发生绝大多数时候不会是一个原因导致。 因此多元线性回归模型区别与一元线
作者主页： 爱笑的男孩。的博客_CSDN博客-深度学习,活动,python领域博主 爱笑的男孩。擅长深度学习,活动,python,等方面的知识,爱笑的男孩。关注算法,python,计算机视觉,图像处理,深度学习,pytorch,神经网络,opencv领域. https://blog.csdn.net/Code_and516?type=blog 个人简介：打工人。 持续分
