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2017-09-08

2017-09-08

作者: Brakeman | 来源:发表于2017-09-08 09:04 被阅读0次

多元回归模型

1. Dataframe 一般化 为多元回归

这叫预测函数

2.损失函数  最小二乘法  (另外加入正则项 防止过你合 原理是 当过拟合时必定用了更多参数, 在损失函数中加入参数平方和项 使得参数复杂度成为损失函数一部分 )

3. 归一化 feature scaling

4 向量化(正则项)

Logistic regression

1 .预测函数

2. 极大似然估计得到损失函数  (正则项 )

3. 梯度下降

4多分类怎么做?

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