在做线性回归或者逻辑回归的时候，会遇到过拟合问题，即，在训练集上的error很小，但是在测试集上的偏差却很大。因此，引入正则化项，防止过拟合。保证在测试集上获得和在训练集上相同的效果。...

其中θ是我们需要优化的参数，x是n+1维的特征向量，给定一个训练集，我们的目标是找出θ的最佳值，使得目标函数J（θ）最小化：

从此系列推送以来，小编就和大家一直在学习的路上。作为没有学高数的理科生，在跟着StatQuest视频的学习中也收获颇丰，相信大家也一样！

转载：http://blog.csdn.net/u010106759/article/details/50380442

为了帮助大家准备面试，这里分享一个资源，它提供了每个机器学习模型的简明解释。它们并不详尽，而是恰恰相反。希望阅读这篇文章后，你会了解如何以简洁的方式解释复杂的模型。...

最近在看吴恩达的机器学习课程，自己用python实现了其中的logistic算法，并用梯度下降获取最优值。

门限回归模型(Threshold Regressive Model，简称TR模型或TRM)的基本思想是通过门限变量的控制作用，当给出预报因子资料后，首先根据门限变量的门限阈值的判别控制作用，以决定不同情况下使用不同的预报方程，从而试图解释各种...

python使用梯度下降算法实现一个多线性回归，供大家参考，具体内容如下图示：import pandas as pdimport matplotlib.pylab as pltimport n

你也可以在GitHub上阅读这篇文章。这个GitHub存储库包含你自己运行分析所需的一切：https://github.com/PaulHiemstra/lasso_tsfresh_article/blob/master/lasso_tsfresh_article.ipynb...

使用自定义模型类从头开始训练线性回归，比较PyTorch 1.x和TensorFlow 2.x之间的自动差异和动态模型子类化方法。