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deeplearning01-regression（1）MachineLearning让机器具备一个找函式的能力differenttypesoffunction预测-regression：要找的函式，他输出的是一个数值 分类-classfication：函式的输出，从设定好的选项里面选择当一个当作输出 创造-structuredlearning:机器学会创

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逻辑回归是一种用于分类问题的机器学习算法，尤其是在二分类问题中应用广泛。它的名字虽然带有"回归"，但实际上是一种分类算法。在本文中，我将详细解释逻辑回归的原理、方法和应用。1.逻辑回归的原理逻辑回归的原理基于统计学和概率论。其基本思想是通过对输入特征的线性组合

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分类 先介绍一种分类方式，这种分类方式是生成式（Generative）的。通过后验概率来进行分类（如：某一个物品在某一个类别的概率比较大，那么我们就认为这个物品属于这个类别）不妨假设数据服从二维正态分布，考虑利用训练集确定二维正态分布所需要的参数，$\mu$和$\sum$分别是均值和协方差，二维

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Softmax回归有一种logistic回归的一般形式，叫做Softmax回归，能让在试图识别某一分类时做出预测，或者说是多种分类中的一个，不只是识别两个分类，来一起看一下。假设不单需要识别猫，而是想识别猫，狗和小鸡，把猫加做类1，狗为类2，小鸡是类3，如果不属于以上任何一类，就分到“其它”或者说“以上

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向量化逻辑回归讨论如何实现逻辑回归的向量化计算。这样就能处理整个数据集，甚至不会用一个明确的for循环就能实现对于整个数据集梯度下降算法的优化首先回顾一下逻辑回归的前向传播步骤。所以，如果有\(m\)个训练样本，然后对第一个样本进行预测，需要这样计算。计算\(z\)，正在使

LinearRegression1.一元线性回归定义一个一次函数如下：\[y=\theta_0+\theta_1x\]其中\(\theta\)被称为函数的参数。显然在坐标图上，这个函数的图像是一条直线，这也是线性回归中的线性含义所在。只有一个\(x\)来预测\(y\)，就是用一条直线来拟合数据，即一元线

原文链接：http://tecdat.cn/?p=22448原文出处：拓端数据部落公众号最近我们被客户要求撰写关于分析心脏病患者的研究报告，包括一些图形和统计输出。今天，我们将看下bagging技术里面的启发式算法。通常，bagging与树有关，用于生成森林。但实际上，任何类型的模型都有可能使用bagging。

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1.目标2.Makefile的作用自动化编译仿真文件有引用层级关系，Tb会引用RTL顶层，RTL顶层也会引用一些其他的小的模块，编译的时候被引用的文件需要先进行编译。脚本有两种模式，debug模式和regression模式。debug模式通常用于代码的编写调试阶段，会经常性的改写我们所编写的代码

一、一般线性回归遇到的问题  在处理复杂的数据的回归问题时，普通的线性回归会遇到一些问题，主要表现在：预测精度：这里要处理好这样一对为题，即样本的数量和特征的数量时，最小二乘回归会有较小的方差时，容易产生过拟合时，最小二乘回归得不到有意义的结果模型的解释能力：如果模型中的特征