线性回归(Linear Regression)单变量线性回归 (Linear regression with one variable / Univariate linear regression) 多变量线性回归 (Linear regression with multiple variables / Multivariate linear regression)标记符号: — 第个训练样本 —
核函数，统计学术语，支持向量机通过某非线性变换 φ( x) ，将输入空间映射到高维特征空间。特征空间的维数可能非常高。如果支持向量机的求解只用到内积运算，而在低维输入空间又存在某个函数 K(x, x′) ，它恰好等于在高维空间中这个内积，即K( x, x′) =<φ( x) ⋅φ( x′) > 。那么支持向量机就不用计算复杂的非线性变换，而由这个函数 K(x, x′) 直接得到非线性变
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2023-12-20 09:00:33
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1. SVM核函数概述 在scikit-learn中，内置的核函数一共有4种，当然如果你认为线性核函数不算核函数的话，那就只有三种。K(x,z)=x∙zK(x,z)=x∙z，就是普通的内积，LinearSVC 和 LinearSVR 只能使用它。K(x,z)=（γx∙z+r)dK(x,z)=（γx∙z+r)d ，其中，γ,r,dγ,r,d都需要自己调参定义,比较麻烦。K(
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2023-06-19 15:02:16
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在这篇文章中，我们回顾了简单线性回归，包括问题的矩阵公式及其解决方案。然后我们介绍了了核技巧，以及它如何允
原创
2024-05-04 00:41:02
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废话少说，直接上菜。这次的核函数教程，通俗易懂，不懂，包教包会。老规矩，先来符号约定。符号约定：表示样本矩阵。和表示内积乘法有哪些核函数？在机器学习中常用的，常用的，常用的（重要的事情说三遍）核函数，一般有这么几类，也就是LibSVM中自带的这几类。线性核函数，表达式是多项式核函数，表达式是径向基核函数，表达式是sigmoid核函数，表达式是干货来了假设有两类二维空间，也就是平面上不能线性区分的点
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2024-08-25 19:57:50
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关于如何在Python中使用 CubicSpline 函数表示的问题，本文将详细记录解决过程，通过各个模块逐步展开。
### 环境预检
在开始之前，你需要确保你的工作环境符合以下基本要求。这包括操作系统、Python 版本以及相关依赖库的版本。
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环境预检
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摘要我们知道一元和多元线性回归系数都有解析解，本文将简要介绍总结线性回归系数的几个常见的性质。线性回归问题的描述我们回忆一下，单变量线性回归问题是指，给定了 个观察量 。我们希望用一个线性的关系 这里，我们把方程称为 总体回归模型 (population regression model)。而当给定的 个观察量 ，我们称方程 为 样本回归模型 （sample regression model
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2024-09-01 14:44:18
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1. c ： float参数，默认值为1.0错误项的惩罚系数。c越大，即对分错样本的惩罚程度越大，因此在训练样本中准确率越高，但是泛化能力降低，也就是对测试数据的分类准确率降低。相反，减小c的话，允许训练样本中有一些误分类错误样本，泛化能力强。对于训练样本带有噪声的情况，一般采用减小c的方法，把训练样本集中错误分类的样本作为噪声2.2. kernel ： str参数，默认为‘rbf’算法中提供的核
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2024-01-29 06:58:39
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逻辑回归和线性支持向量机之间的区别 逻辑回归和线性支持向量机之间的区别1区别1损失函数2总结一下2两种模型使用选择 1区别逻辑回归和支持向量机之间的区别也是面试经常会问的一道题。下面主要讨论逻辑回归（LR）与线性支持向量机（linear SVM）的区别。lr 和 svm本质不同在于loss function的不同，lr的损失函数是 cross entropy loss， ,svm是hinge lo
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2024-05-06 22:03:07
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# Spark函数表示或的关系
在Spark中，我们经常需要对数据进行处理和分析。有时候我们需要根据一些条件进行筛选，其中最常见的就是使用或的关系来组合多个条件。Spark提供了一些函数来表示或的关系，让我们能够更方便地实现我们的需求。
## Spark函数示例
在Spark中，我们可以使用`filter`函数来筛选数据。`filter`函数接收一个函数作为参数，这个函数返回一个布尔值来表示
原创
2024-04-26 03:46:30
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AR-HMM模型 自回归隐马尔可夫模型数据处理过程输入的视频数据首先需要被裁剪以适合动物的大小，在这之后考虑到模型建立的目的为行为状态的分类，于是需要消除可能一帧里带有多个动作状态的行为成分，这个过程也就是对帧。对帧之后我们的为了适应模型训练还需要对每一帧的数据进行小波分解（类似傅里叶变换的信号重构），此时数据预处理阶段完成。信号重构后的数据拥有的特征维度过多，因此需要应用主成分分析法（PCA）来
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2024-06-25 13:00:04
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（1）核函数发展历史 早在1964年Aizermann等在势函数方法的研究中就将该技术引入到机器学习领域，但是直到1992年Vapnik等利用该技术成功地将线性SVMs推广到非线性SVMs时其潜力才得以充分挖掘。而核函数的理论则更为古老，Mercer定理可以追溯到1909年，再生核希尔伯特空间(ReproducingKernel Hilbert Space, R
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2024-03-26 12:01:49
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例子是下面这张图： 我们把横轴上端点a和b之间红色部分里的所有点定为正类，两边的黑色部分里的点定为负类。试问能找到一个线性函数把两类正确分开么？不能，因为二维空间里的线性函数就是指直线，显然找不到符合条件的直线。 但我们可以找到一条曲线，例如下面这一条： 显然通过点在这条曲线的上方还是下方就可以判断点所属的类别（你在横轴上随便找一点，算算这一点的函数值，会发现负类的点函数值一定比0大，而正类的
多元函数微分学多元函数的定义设\(D\subset \mathbb{R}^n, D\not=\varnothing\)，如果存在一个对应法则\(f\)，对每一个\(P(x_1, x_2\cdots x_n)\in D\)， 都有唯一的一个实数\(y\)与之对应，则称\(f:\forall P\in D\mapsto y\)是\(D\)上的\(n\)元函数，记作\(y=f(P),p\in D\)或\
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2024-04-14 16:15:13
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在线性代数与泛函分析中，一个线性算子 L 的核（kernel）是所有使 L(v) = 0 的运算对象。这就是如果 L: V →W，则 这里 0 表示 W 中的零向量。L 的核是定义域 V 的一个线性子空间。 一个线性算子 Rm →&nb
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2024-07-28 09:50:35
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【代码】shell之函数表示方法。
原创
2022-11-03 18:19:55
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理论推导 机器学习所针对的问题有两种：一种是回归，一种是分类。回归是解决连续数据的预测问题，而分类是解决离散数据的预测问题。线性回归是一个典型的回归问题。其实我们在中学时期就接触过，叫最小二乘法。 线性回归试图学得一个线性模型以尽可能准确地预测输出结果。 先从简单的模型看起： 首先，我们只考虑单组变量的情况，有： 使得 假设有m个数据，我们希望通过x预测的结果f(x)来估计
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2024-08-16 13:03:57
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线性回归线性回归使用线性模型去拟合数据集，进行预测。线性回归的预测函数的一般形式为：用表示第i个样本的特征，如果样本有m个特征，则为一个m为特征向量。对应的参数则也为一个m维向量，，则线性回归表达式可以写成矩阵形式：最小二乘估计用表示为第i个样本，分别为其特征和真实类别。线性回归模型中，参数w的最优值为：使用最小二乘法对w和b进行估计。找到一条直线，使得均方误差最小(为了计算方便对其乘了1/2)。
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2024-06-23 07:00:43
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回归模型分为线性回归模型和非线性回归模型。这里讨论线性回归模型，这一模型参数化之后为：d=w转置x+e其中d称为期望响应，x称为回归量，w称为参数向量，e称为期望误差，w的维数与回归量x的共同维数称为模型阶。注：线性回归模型如图p42对线性回归参数向量选择的过程进行量化，进而得到4个密度函数。1、观测密度，给定参数向量w，由回归量x对环境响应d的“观测”。2、先验，先验于环境观测量的参数向量w的信
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2024-05-21 22:58:58
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之前提到的激活函数是以阈值0（界限值）为界的，小于等于0，输出0，否则，输出1。类似于这样的切换输出函数被称之为“阶跃函数”。因此，可以说感知机的激活函数为阶跃函数。那么，如果感知机使用其他函数作为激活函数的话会怎么样呢？实际上，如果将激活函数从阶跃函数换成其他函数，就可以进入神经网络的世界了。1、阶跃函数下面我们就用图来表示上面定义的阶跃函数，为此需要使用 matplotlib 库。# codi
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2024-02-14 10:14:12
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