本篇文章向大家介绍梯度下降（Gradient Descent）这一特殊的优化技术，我们在机器学习中会频繁用到。前言无论是要解决现实生活中的难题，还是要创建一款新的软件产品，我们最终的目标都是使其达到最优状态。作为一名计算机科学...

前 言无论是要解决现实生活中的难题，还是要创建一款新的软件产品，我们最终的目标都是使其达到最优状态。作为一名计算机科学专业的学生，我经常需要优化各种代码，以便提高其整体的运行速度。一般情况下，最优状态会伴随问题...

编译 | AI科技大本营参与 | 王珂凝编辑 | 明 明【AI科技大本营导读】现在，不管想解决什么类型的机器学习（ML）问题，都会有各种不同的算法可以供你选择。尽管在一定程度上，一种算法并不能总是优于另外一种算法，但是可以将每种...

【AI100 导读】本文是作者在学习机器学习的过程中随手记下的一些随想，内容涉及数学原理、算法分析、系统设计和产业趋势，脑洞随时开放，思路经常穿越，采取微博文体写作，不拘泥于主题，一事一议，可长可短。谬误在所难免，目的在于...

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、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...

从一个群体样本中获取群体的整体特征是许多研究设计和统计方法发展的基础。根据数据收集的算法、调研问题的类型和调研的目标，分析样本调研数据的方法各不相同。这篇文章会简洁明了的分析调研数据过程中的各种问题，同时...

在日常数据分析工作当中，回归分析是应用十分广泛的一种数据分析方法，按照涉及自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。回归分析的实施步骤...

使用R对内置longley数据集进行回归分析，如果以GNP.deflator作为因变量y，问这个数据集是否存在多重共线性问题？应该选择哪些变量参与回归？答：## 查看longley的数据结构str(longley)## 'data.frame': 16 obs. o...

决策树——非线性回归与分类前面几章，我们介绍的模型都是广义线性模型，基本方法都是通过联接方程构建解释变量与若干响应变量的关联关系。我们用多元线性回归解决回归问题，逻辑回归解决分类问题。本章我们要讨论一种简单...

欢迎小伙伴们回来继续学习，本篇内容是连着上一篇“机器学习系列：（四）从线性回归到逻辑回归”文章。多类分类现实中有很多问题不只是分成两类，许多问题都需要分成多个类，成为多类分类问题（Multi-class classification）。比如听...