在大部分机器学习课程中，回归算法都是介绍的第一个算法。原因有两个：一回归算法比较简单，介绍它可以让人平滑地从统计学迁移到机器学习中。二回归算法是后面若干强大算法的基石，如果不理解回归算法，无法学习那些强大的算法...

有监督学习--简单线性回归模型（调用 sklearn 库代码实现）0.引入依赖1.导入数据（data.csv）2.定义损失函数3.导入机器学习库 sklearn4.测试：运行算法，从训练好的模型中提取出系数和截距5.画出拟合曲线6.附录-测试数据...

有监督学习--简单线性回归模型（梯度下降法代码实现）0.引入依赖1.导入数据（data.csv）2.定义损失函数3.定义模型的超参数4.定义核心梯度下降模型函数5.测试：运行梯度下降算法，计算最优的 w 和 b6.画出拟合曲线7.附录-测试数据...

本文讨论了几种子集和收缩方法：最佳子集回归, 岭回归, LASSO, 弹性网, 最小角度回归, 主成分回归和偏最小二乘。

两者之间并不一样。如果机器学习仅仅是统计学基础上的锦上添花，那么其结构只能像沙堡一样脆弱。

学完Python基础，研究机器学习，听说只需要调用scikit-learn库就可以了？

我是土生土长的农村人，小时候经常和小鱼小虾打交道，上大学的时候就选择了农学专业，想着毕业之后回老家搞养殖种植。

计算机视觉和模式识别大会CVPR 2019即将于6月在美国长滩召开，作为人工智能领域计算机视觉方向的重要学术会议，CVPR每年都会吸引全球最顶尖的学术机构和公司的研究人员投稿。...

【导读】对于机器学习而言，获取数据的成本有时会非常昂贵，因此为模型选择一个合理的训练数据规模，对于机器学习是至关重要的。在本文中，作者针对线性回归模型和深度学习模型，分别介绍了确定训练数据集规模的方法。...

有这么一句话在业界广泛流传：数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。那特征工程到底是什么呢？顾名思义，其本质是一项工程活动，目的是最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用。通过...