科学网

 找回密码
  注册
线性回归的优化
张伟 2020-6-27 15:14
一元线性回归优化过程,求解一元回归的最优解,同样的,类似思路可以用到多元回归中。 本质是:求导 = 0 其中, L 表示 损失函数 ,即为目标函数。 点滴分享,福泽你我!Add oil!
个人分类: 机器学习|1831 次阅读|没有评论
L1、L2范数与机器学习建模经典流程、基本学科概念
张伟 2020-6-27 14:56
(一)L1与L2范数一般用在正则项中,有时也用于线性回归的目标函数中。 (二)机器学习建模经典流程 (三)机器学习、深度学习与人工智能(AI) 机器学习(常用机器学习算法) 深度学习 人工智能(AI) 点滴分享,福泽你我!Add oil!
个人分类: 机器学习|2867 次阅读|没有评论
最小二乘法
张伟 2020-6-27 14:51
寻找拟合六个点的最佳直线,评估一条线到底好不好,那就需要一个评估标准,对于线性回归的简单标准就是计算一个误差,可以计算误差的平方和(也可以求绝对值之和,但计算复杂一些),即最小二乘法。 点滴分享,福泽你我! Add oil!
个人分类: 机器学习|3208 次阅读|没有评论
基准(Baseline)
张伟 2020-6-27 14:42
对于AI搭建模型解决问题时,要遵循的一个法则是寻找基准,即模型搭建和选择通常是由易到难,从而知道AI模型需要达到的目标精度, 对于分类问题来说,一个好的基准是LR(Logistic Regression)--逻辑回归; 对于回归问题来说,一个好的基准是线性回归。 点 ...
个人分类: 机器学习|2314 次阅读|没有评论
正则化+过拟合/欠拟合+交叉验证
张伟 2020-6-27 14:29
(一)正则化 正则化: https://www.jianshu.com/p/69b962945b2a 如上图中的第二个坐标,随着模型参数的增加,训练集的误差会慢慢减少。从第一个坐标和最后一个坐标可以直观感受到这种效果。因为模型参数少的时候,模型不能很好地拟合训练集的数据,所以偏差就比较大。当模型参数足够多时, ...
个人分类: 机器学习|3064 次阅读|没有评论
关于公司名称的英文缩写
张伟 2020-6-25 15:36
(一)问题由来 GmbH, Bhd, Mfg, Sdn, 名称CO、LTD、CO.,LTD、Inc.、Corp.、BV、NV、S.A.、S.A. de C.V.、AG、Mfy、Mfg、GmbH、Sdn.Bhd、Bhd、LLP、PLC、est、FZC、Fzco、FZES.R.O.、LLC、JSC、OJSC、s.r.l.、s.a.r.l.、S.P.A.、AB、OY、k.k.、Y.K、PT、TBK、Pte、PVT、PTY ...
个人分类: 基础知识|17197 次阅读|没有评论
[转载]Kappa系数
张伟 2020-6-21 16:25
https://wenku.baidu.com/view/e1f547e427284b73f3425070.html# 点滴分享,福泽你我!Add oil!
个人分类: 遥感专业知识|4064 次阅读|没有评论
[转载]Latex之表格问题(七)
张伟 2020-6-19 00:27
(一)表格过长,页面横置,表格上下左右居中 解决表格过长,页面横置,表格上下居中,左右居中的问题,看如下几个例子: 表格横置的宏包是:\usepackage{rotating} % T for table 页面横置的宏包是:\usepackage{pdflscape} %page hengzhi 1. 页面竖置,表格横置于页面 表格横置而页面竖置 ...
个人分类: 文章投稿|7831 次阅读|没有评论

本页有 2 篇博文因作者的隐私设置或未通过审核而隐藏

Archiver|手机版|科学网 ( 京ICP备07017567号-12 )

GMT+8, 2024-3-1 15:09

Powered by ScienceNet.cn

Copyright © 2007- 中国科学报社

返回顶部