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    最小二乘法怎么用

    的搜索结果
  • 机器学习-损失函数总结

    Square Loss就是这里大家最为熟知的最小二乘法在线性回归中的推导,最小二乘法是线性回归的一种,OLS将问题转化为一个凸优化的问题,假设样本和噪声满足高斯分布,最后通过极大似然推导出最小二乘,将样本点到拟合最...

    文章 武耀文 2018-04-25 1794浏览量

  • 机器学习十大算法都是何方神圣?...

    线性指的是一条线对数据进行拟合,距离代表的是数据误差,最小二乘法可以看做是误差最小化。算法四:逻辑回归 逻辑回归模型是一个二分类模型,它选取不同的特征与权重来对样本进行概率分类,一各log函数计算样本...

    文章 青衫无名 2017-08-01 1491浏览量

  • 《数值分析(原书第2版)》—— 0.1 多项式求值

    P(x)=2x4+3x3-3x2+5x-1假设多项式的系数和x的值1/2都已经保存在内存里,我们试图最小化求值过程中涉及的加法和乘法的计算次数,进而得到多项式的值P(1/2).为了简化问题,1我们忽略向内存中保存数字以及从内存中...

    文章 华章计算机 2017-07-04 1609浏览量

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  • ≪统计学习精要(The Elements of ...≫课堂笔记(

    作为一个好久之前已经预习过的孩子,我表示万分的得意(最小二乘法难道不是三四年前就学过的?话说以后我再面人的时候,就让他推导最小二乘估计量,嘻嘻.考验一下基本功)。原谅我的废话,笔记开始- 简单预测方法:...

    文章 微个日光日 2014-06-29 1201浏览量

  • DP之矩阵连乘问题

    可以矩阵连乘的动态规划构造过程与最优叉查找树比较下,发现其构造非常相似(在前面一篇dp之什么叫做professional中提到过,不再详述) 实现: 初始条件:M[i,i]=0 填表顺序:鉴于其递推式与最优叉查找树相似...

    文章 范大脚脚 2017-11-02 969浏览量

  • 浅谈矩阵分解在推荐系统中的应用

    首先介绍交叉最小二乘法,之所以交叉最小二乘法能够应用到这个目标函数主要是因为L对U和V都是凸函数。首先分别对用户因子向量和项目因子向量求偏导,令偏导等于0求驻点,具体解法如下: 上面就是用户因子向量和项目...

    文章 哈沙给 2015-10-15 838浏览量

  • “寻根问祖”深度学习只需六段代码

    1.最小二乘法最小二乘法(又称最小平方法)是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据,并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为...

    文章 【方向】 2017-09-23 2112浏览量

  • 浅谈矩阵分解在推荐系统中的应用

    首先介绍交叉最小二乘法,之所以交叉最小二乘法能够应用到这个目标函数主要是因为L对U和V都是凸函数。首先分别对用户因子向量和项目因子向量求偏导,令偏导等于0求驻点,具体解法如下: 上面就是用户因子向量和项目...

    文章 skyme 2016-05-05 3148浏览量

  • 《大数据分析原理与实践》一一3.1 回归分析

    其系数矩阵、结构矩阵、常数项矩阵分别为A=X'X=X=B=X'Y=回归方程系数的最小二乘估计为b=A-1B=(XTX)-1X'Y需要说明的是,在多项式回归分析中,检验bj是否显著,实质上就是判断x的j次项xj对y是否有显著影响。...

    文章 华章计算机 2017-07-03 6978浏览量

  • Deep Learning」读书系列分享第四章:数值计算

    按照我们之前所说的,首先要求出这个系统的目标函数,我们这里了一个最小二乘法的目标函数,然后求这个目标函数的最小值问题。首先我们要求它的偏导数,∂J(θ)/∂θj,它表示一个方向,然后沿着这个方向更新那个...

    文章 玄学酱 2017-10-24 747浏览量

  • 《大数据分析原理与实践》一一 3.1 回归分析

    其系数矩阵、结构矩阵、常数项矩阵分别为A=X'X=X=B=X'Y=回归方程系数的最小二乘估计为b=A-1B=(XTX)-1X'Y需要说明的是,在多项式回归分析中,检验bj是否显著,实质上就是判断x的j次项xj对y是否有显著影响。...

    文章 华章计算机 2017-08-02 1997浏览量

  • 《机器学习实战》预测数值型数据-回归(Regression)

    《机器学习实战》系列博客是博主阅读《机器学习实战》这本书的笔记也包含一些其他python实现的机器...上式限定了所有的回归系数的平方和不能大于lambda,使用普通的最小二乘法回归在当两个或更多的特征相关时,可能会...

    文章 thinkgamer.cn 2016-05-14 700浏览量

  • AQN:一种通过交替量化对深度学习模型压缩以及加速推理...

    forward的时候,对input量化,得到对应的量化结果,利用$B\_GEMM$(XOR+POPCNT)计算值矩阵的乘法 实验 我们在搜索的query纠错、以及一些开源的数据集合上对比了由于量化带来的模型精度影响,以及对GEMM速度的提升。...

    文章 yao_ss 2018-03-20 5142浏览量

  • Logistic Regression——线解决问题

    类似最小二乘法的思路,我们有下面的推断 其实如果把目标约定为计算β,那么问题也就被归约为一个参数估计问题,而我们最常用的方法就是极大似然估计法。这里不具体介绍MLE,换种角度我们从头开始设计这个分类器。...

    文章 尊渊 2016-03-25 3170浏览量

  • 《数据科学R语言实践:面向计算推理与问题求解的案例...

    这里我们用最小二乘法对每个运动员的比赛用时进行拟合,以增强图2-17右下角的曲线图。总共有30条左右单个选手的黑色虚线段接下来检查运动员与运动员之间的差异,我们使用以下调用对全部306位运动员进行线性拟合: ...

    文章 华章计算机 2017-07-04 1028浏览量

  • poj 题型分类

    2084:卡特兰数2182:线段树2195:最小费用最大流2234:经典博弈算法2236:并查集2299:分思想2395:Kruskal 最小生成树的拓展2406:KMP2411:二进制串来表示状态 转自:...

    文章 this_is_bill 2016-03-20 1858浏览量

  • IJCAI最佳论文公布 华人斩获最佳学生论文奖!

    现在有人提出数据分析应当被声明,也就是说用户应当描述期望输出是什么,而不是怎么计算它。例如,在一张图中,不是通过具体的算法来计算最短路径,而是应当1)描述什么是路径长度;2)选择最小长度的路径。在数据...

    文章 云栖大讲堂 2017-08-01 924浏览量

  • 不学好数学也想当数据科学家?不存在的

    Hermitian矩阵,反Hermitian矩阵和酉矩阵,f)矩阵分解的概念/矩阵LU分解,Gaussian/Gauss-Jordan消元法求解Ax=b的线性方程组,g)向量空间,基,极化,正交性,标准正交,线性最小二乘,h)奇异值分解,i)特征值,特征...

    文章 技术小能手 2018-02-06 2972浏览量

  • poj分类

    (2)最短路,最小生成树,分图,最大流问题的相关理论(主要是模型建立和求解) (poj3155,poj2112,poj1966,poj3281,poj1087,poj2289,poj3216,poj2446 (3)最优比率生成树.(poj2728) (4)最小树形图(poj3164) (5)次小生成树...

    文章 bysocket 2016-04-27 1889浏览量

  • 真正理解拉格朗日乘子法和 KKT 条件

    对于有些问题可以直接通过这种方法求出解析解(如最小二乘法)。但是也有很多问题解不出来或者很难解,所以就需要梯度下降法、牛顿法、坐标下降法之类的数值迭代算法了(感知机、logistic 回归中用到)。对于这些...

    文章 citibank 2018-06-06 4573浏览量

  • 协同过滤(ALS)的原理及Python实现

    如果想通过矩阵分解的方法实现基于模型的协同过滤,ALS是一个不错的选择,其英文全称是Alternating Least Square,翻译过来是交替最小二乘法。假设用户为a,物品为b,评分矩阵为R(m,n),可分解为用户矩阵U(k,m)和...

    文章 技术小能手 2019-01-03 3390浏览量

  • 重学计算机组成原理()-制定学习路线,攀登“性能...

    计算部分,要从二进制和编码开始,理解我们的数据在计算机里的表示,以及我们是怎么从数字电路层面,实现加法、乘法这些基本的运算功能的。实现这些运算功能的ALU(Arithmetic Logic Unit/ALU),算术逻辑单元,...

    文章 javaedge 2019-08-10 1497浏览量

  • 独家|一文读懂神经网络(附解读&案例)

    既然我们明白了怎么控制logistic回归曲线,我们就可以通过调整一些变量来得到我们想要的曲线。我们可以改变β0来移动曲线的偏移量。我们可以调整β1来改变曲线的梯度 手工做这些事情太无聊了,而且你也很难调整到...

    文章 初商 2019-08-28 1404浏览量

  • 想去机器学习初创公司做数据科学家?...

    此外,ridge回归在用最小二乘估计有更高的偏差的情况下效果最好。因此,选择合适的模型取决于我们的模型的目标。注意:多了解关于ridge和lasso回归的相关知识。问17:全球平均温度的上升导致世界各地的海盗数量减少...

    文章 小旋风柴进 2017-05-27 3160浏览量

  • 02 回归算法-线性回归求解 θ(最大似然估计求解)

    线性回归主要用到两种方法:最大似然估计、最小二乘法。两种思路截然不同,但最终得到的结果是一致的。1、最大似然估计求解 y(i):某个样本的实际值。θTX(i):使用公式求出的某个样本的预测值。ε(i):误差。由于每...

    文章 白尔摩斯 2018-10-06 1108浏览量

  • 监督学习最常见的五种算法,你知道几个?

    我们知道,线性回归就是根据已知数据集求一线性函数,使其尽可能拟合数据,让损失函数最小,常用的线性回归最优法有最小二乘法和梯度下降法。而逻辑回归是一种非线性回归模型,相比于线性回归,它多了一个sigmoid...

    文章 玄学酱 2017-08-02 1194浏览量

  • 从原理到代码:大牛教你如何 TensorFlow 亲手搭建...

    自 2015 年 11 月首次发布以来,TensorFlow 凭借谷歌的强力支持,快速的更新和迭代,齐全的文档和教程,以及上手快且简单...同时讲解怎么用 TensorFlow 来实现大致的机器学习分类算法。虽然上面有很多的细节没有覆盖,...

    文章 玄学酱 2017-08-02 831浏览量

  • 手把手教你TensorFlow搭建图像识别系统()|干货

    但是在我们将损失最小化之前,先来看看损失是怎么计算出来的。前一步计算出来的分数被存储在logits变量里,包含任意实数。我们可以调用softmax函数将这些值转化成概率值(0到1之间的实数,总和为1),这样将输入转变...

    文章 云栖大讲堂 2017-08-01 1648浏览量

  • 机器学习Top10算法,教你选择最合适的那一个!

    从数据中建立线性回归的模型有不同的方法,比方说线性代数的最小二乘法、梯度下降优化。线性回归已经存在了200多年,相关研究已经很多了。这个算法关键在于要尽可能地移除相似的变量以及清洗数据。对算法萌新来说...

    文章 技术小能手 2018-05-02 3324浏览量

  • 数学之美之贝叶斯

    4.5 最大似然与最小二乘 朴素贝叶斯方法(又名“愚蠢者的贝叶斯(idiot’s bayes)”) 5.1 垃圾邮件过滤器 5.2 为什么朴素贝叶斯方法令人诧异地好——一个理论解释 层级贝叶斯模型 6.1 隐马可夫模型(HMM) 贝叶斯...

    文章 fdvdx 2020-07-13 115浏览量

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