X是特征向量 theta是参数向量 theta转置乘以特征向量 就是参数与特征相乘

置信区间估计(confidence interval estimate)：利用估计的回归方程，对于自变量 x 的一个给定值 x0 ，求出因变量 y 的平均值的估计区间;

这是一篇纯学习笔记了，统计学知识：线性回归模型: 证明SSE+SSR=SST的核心步骤如下建立模型后，下一步就是假设检验问题，其中重要的一个概念就是P-value:笔者认为在理解P-value时，有一篇网页很有参考价值：标题为：T检验与p-value...

欠拟合一般是指模型没有很好的抓住数据的特征，没有对数据进行很好的拟合，使得偏差较大。这时一般要通过增加特征项或者减少正则化参数来改进模型。而过拟合一般是由于模型使用了太多的特征引起的，使得模型将部分数据的“...

最近总结树模型，尝试将主流 Boosting 实现方式做一个分析汇总，文中部分内容借鉴了知乎答案，已于参考链接中标识。

我们在上篇中介绍了特征选择的分类，并详细介绍了过滤式特征筛选的原理与实现。本篇继续介绍封装式和嵌入式特征筛选的原理与实现。

线性回归作为监督学习中经典的回归模型之一，是初学者入门非常好的开始。宏观上考虑理解性的概念，我想我们在初中可能就接触过，y=ax，x为自变量，y为因变量，a为系数也是斜率。如果我们知道了a系数，那么给我一个x，我就能得到一个y...

逻辑回归是一个非常经典，也是很常用的模型。之前和大家分享过它的重要性：5个原因告诉你：为什么在成为数据科学家之前，“逻辑回归”是第一个需要学习的...

Glassdoor利用庞大的就业数据和员工反馈信息，统计了美国25个最佳职位排行榜，其中，数据科学家排名第一。这个工作的重要性可见一斑。毫无疑问，数据科学家所做的事情是不断变化和发展的。随着机器学习的普遍应用，数据科学家...

在java中，如果每个请求到达就创建一个新线程，开销是相当大的。在实际使用中，服务器在创建和销毁线程上花费的时间和消耗的系统资源都相当大，甚至可能要比在处理实际的用户请求的时间和资源要多的多。除了创建和销毁线程的...