4.3 过拟合4.3.1 过拟合之前,我们提到的模型,只能够拟合训练数据,这个叫做过拟合,我们在学习回归时也说过,过渡增加$f_\theta(x)$的次数...
4.1 模型评估我们虽然已经了解了对于$f_\theta(x)$函数来说,它的最好的$\theta$值,但是,我们如果才能知道我们建立的这个模型,它的精确...
3.5 逻辑回归逻辑回归是用概率的方式来考虑分类的,我们在这里设置横向的值为1,纵向的值为0,3.5.1 sigmoid函数在这里,我们需要一个能够将未知...
3.1 设置问题我们利用图片的尺寸将图片分为纵向图片和横向图片,那么我们可以得到一些训练数据那么,有了这些数据之后,我们可以用坐标将它们表示出来,横向表示...
回归回归就是在处理连续数据如时间序列数据时所使用的技术时间序列数据:是因时而异的数据,股价就是一种时间序列数据从数据当中学习它的趋势,并且求出明天的股价是...
2.1 设置问题为了方便理解,我们将问题设置为投入的广告费用越高,那么网站的点击量就会更高,大致会呈现下面的趋势:我们通过图中可以很容易的发现,投入200...