根据上面的训练数据，我们能否推断(预测)出某个直径的披萨可能的售价呢？例如，12英寸的披萨可能售卖多少钱？

分类的核心就是求出一条直线w的参数，使得直线上方和直线下方分别属于两类不同的样本

梯度下降法是一个一阶最优化算法，通常也称为最速下降法。要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值，必须响函数上当前对于梯度（或者近似梯度）的反方向的规定步长居里点进行迭代搜索。所以梯度下降法可以帮助我们求解某个...

目录实例一：线性回归波士顿房价实例二：KNN实现电影分类实例三：基于线性回归预测波士顿房价​ 实例四：sklearn完成逻辑回归鸢尾花分类实例五：支持向量机完成逻辑回归鸢尾花分类实例六：使用决策树实现鸢尾花分类实例七：使用随...

可以分为监督学习（Supervised Learning），无监督学习（Unsupervised Learning）、半监督学习（Semi-supervised Learning）和强化学习（Reinforcement Learning）四大类。

对于大多数数据科学家而言，线性回归方法是他们进行统计学建模和预测分析任务的起点。这种方法已经存在了 200 多年，并得到了广泛研究，但仍然是一个积极的研究领域。由于良好的可解释性，线性回归在商业数据上的用途十分广...

逻辑回归是解决二分类问题的监督学习算法，用来估计某个类别的概率。其直接预测值是表示0-1区间概率的数据，基于概率再划定阈值进行分类，而求解概率的过程就是回归的过程。...

早在1897年，皮尔逊就警告说，在器官测量中使用两个绝对测量值的比值，可能会形成“伪相关”。自1920s以来，地质学的研究人员已经知道，使用标准的统计方法来分析成分数据可能会使结果无法解释。Aitchison认识到关于组成成分的...

许多人对线性回归都比较熟悉，但知道逻辑回归的人可能就要少的多。从大的类别上来说，逻辑回归是一种有监督的统计学习方法，主要用于对样本进行分类。...

代价函数（有的地方也叫损失函数，Loss Function）在机器学习中的每一种算法中都很重要，因为训练模型的过程就是优化代价函数的过程，代价函数对每个参数的偏导数就是梯度下降中提到的梯度，防止过拟合时添加的正则化项也是加在...