之前我们讨论的是回归问题，即输出是连续值，现在我们来讨论输出是离散值的分类问题。本节我们将专注于二元分类问题，即输出 只能取 和 两个值。...
线性回归是一种监督学习算法，即给定一个训练集，去学习一个假设函数，用来尽量精确地预测每个样本对应的输出。从输出变量的离散程度来看，监督学习算法可以分为两类。线性回归属于回归算法，其输出变量连续；而另一类监督学习算...
这里向您展示如何在R中使用glmnet包进行岭回归（使用L2正则化的线性回归），并使用模拟来演示其相对于普通最小二乘回归的优势。
就是说，有了一堆的属性值（自变量），我们通过这些属性判断这个东西到底属于0分类还是1分类。
我想研究如何使用pymc3在贝叶斯框架内进行线性回归。根据从数据中学到的知识进行推断。
上式的 U 是一个具有与数据之间最小投射误差的方向向量构成的矩阵 。如果我们希望 将数据从 N 维降至 K 维 ，我们只需要从 U 中选取前 K 个向量即上图中的...
“Linear Regression with multiple variables——Features and polynomial regression”
“Linear Regression with multiple variables——Multiple features”
Linear regression with one variable——Gradient descent for linear regression”
经过5次视频讲解的铺垫，终于进入正轨。这次视频讲解机器学习问题的建模表示，主要包括2个方面的内容：
