来源：AI科技评论本文约7100字，建议阅读13分钟本文总结了机器学习领域多个基础算法的历史溯源。最近，吴恩达在其创办的人工智能周讯《The Batch》上更新了一篇博文，总结了机器学习领域多个基础算法的历史溯源。文章开头，吴...

线性回归算法可以简单概括为，寻找一条直线，最大程度地“拟合”样本特征和样本输出标记之间的关系。

在广义的线性回归中，是可以有多个变量或者多个特征的，在上一篇文章线性回归算法中实现了一元线性回归，但在实际问题当中，决定一个label经常是由多个变量或者特征决定的。在一元线性回归当中，问题最终转化为使得误差函数最...

梯度下降法(Gradient Descent)不是一种机器学习算法，而是是一种基于搜索的最优化方法，作用是最小化一个损失函数，例如在线性回归过程中，可以用梯度下降法来最小化损失函数，同样的，也可以用梯度上升法来最大化一个效用函数。...

正则化(Regularization) 是机器学习中对原始损失函数引入额外信息，以便防止过拟合和提高模型泛化性能的一类方法的统称。正则化是在经验风险上面加了一个正则化项或者惩罚项,正则化函数一般是模型法则度的单调增函数,...

我们现在考虑这样一个问题：假设有这样一组数据并对其进行线性回归分析： :::hljs-center

第十九届五一杯数学建模B题思路,今天上午已经发过了，大家可以简单的看一下。这篇文章就是详细的说下思路。

计算图可以用来表示两个变量之间的关系。例如，构建y=x^2，则可用一张简单计算图进行表示。 pytorch支持动态计算图，动态意义在于，当创建其它由计算图中变量而来的新变量时，新变量会自动添加到计算图内。 而Tensorflow v1仅...

来源：专知本文为书籍介绍，建议阅读6分钟本书指导您学习微积分、概率、线性代数和统计学等领域以及应用。掌握数据科学、机器学习和统计学方面的数学知识。在这本书中，作者Thomas Nield将指导您学习微积分、概率、线性代...

在本专栏的第六篇数学建模学习笔记（六）多元回归分析算法（matlab）博文中，记录了如何用matlab进行多元回归分析。本篇则将使用spss软件达到同样的效果，且使用起来比matlab更为方便。...