毕业季刚结束，眼瞅着2018级小萌新马上就要来了，老腊肉小编为了咱学弟学妹们的学习，绞尽脑汁准备编一套大学秘籍，这不刚开了个头就遇上了个难题——做笔记到底是手写笔记好呢还是电子笔记好呢？...
预测建模主要关注的是在牺牲可解释性的情况下，尽可能最小化模型误差或做出最准确的预测。我们将借鉴、重用来自许多其它领域的算法（包括统计学）来实现这些目标。...
回归分析是一种常用的统计方法，用来分析自变量和因变量的线性相关关系，在线性回归分析中，变量间的关系形式是确定的，只需要对关系式的系数做出估计。...
本文介绍线性回归模型，从梯度下降和最小二乘的角度来求解线性回归问题，以概率的方式解释了线性回归为什么采用平方损失，然后介绍了线性回归中常用的两种范数来解决过拟合和矩阵不可逆的情况，分别对应岭回归和Lasso回归，最...
既然你诚心诚意地想知道 “ 梯度下降 ” 的算法到底是什么样的，相信你应该也了解到了：“线性回归” 是 “梯度下降” 的基础。
本文是SIGAI公众号文章作者编写的机器学习和深度学习习题集（上），是《机器学习-原理、算法与应用》一书的配套产品。此习题集课用于高校的机器学习与深度学习教学，以及在职人员面试准备时使用。为了帮助高校更好的教学，我们...
“损失函数”是机器学习优化中至关重要的一部分。L1、L2损失函数相信大多数人都早已不陌生。那你了解Huber损失、Log-Cosh损失、以及常用于计算预测区间的分位数损失么？这些可都是机器学习大牛最常用的回归损失函数哦！...
从许多方面来看，回归分析都是统计学的核心。它其实是一个广义的概念，通指那些用一个或多个预测变量(也称自变量)来预测响应变量(也称因变量) 的方法。通常，回归分析可以用来挑选与响应变量相关的预测变量，可以描述两者的...
案例代码已上传：Github https://github.com/Vambooo/SeabornCN
