如果我们在逻辑回归中也用这个代价函数去拟合参数行不行呢？答案是不行。因为这个代价函数在逻辑回归中的图像是这个样子的：

首先我们应该了解一下多元线性回归。相比于单变量线性回归，该函数拥有多个变量值，那么他所拥有的参数就不仅仅是一个或者两个，而是多个。例如下面这个函数：...

之前我们已经学过了线性回归、代价函数和梯度下降，但是他们就像一个人的胳膊和腿，只有组合在一起才会成为一个「完整的人」，这个「完整的人」就是一个机器学习算法，让我们一起来学习第一个机器学习算法吧。...

上一篇文章(缺失值处理)介绍了缺失值处理的判断方法，这一讲接着介绍缺失值常用的几种处理方法：删除法，替换法和插补法。不同的方法对应不同类型的缺失值。...

关注过Mathematica Stack Exchange（我强烈推荐给各位Wolfram语言的用户）的读者们可能最近看过这篇博文内容了，在那篇博文里我展示了一个我所编写的函数，可以使得贝叶斯线性回归的操作更加简单。在完成了那个函数之后，我一...

统计性描述更为侧重单变量的描述，即描述X、X与X之间的关系，在通过X去描述Y的时候，我更关心X与Y间存在何种关系，此时便需要借助散点图去印证X与Y相关的内在一致性，并通过方差、协方差过渡到统计相关的本质。...

人工智能（AI）无处不在。机器学习和人工智能正在彻底改变现代问题的解决方式。应用机器学习的一种很酷的方法是使用财务数据。财务数据是机器学习的一个游乐场。...

当把模型训练好以后就不会再使用训练集来预测，而是要实际去预测。这就涉及到模型的加载和保存。

分类算法：是一种对离散型随机变量建模或预测的监督学习算法。使用案例包括邮件过滤、金融欺诈和预测雇员异动等输出为类别的任务。许多回归算法都有与其相对应的分类算法，分类算法通常适用于预测一个类别（或类别的概率）而...

Huber loss是为了增强平方误差损失函数（squared loss function）对噪声（或叫离群点，outliers）的鲁棒性提出的。