前言 今天我们来讨论拟合的问题 在之前的篇幅,主要讨论的是线性回归的问题,不管是一元、多元、多项式,本质都是线性回归问题。线性回归在机器学习中属于“监督学习”,也就是使用已有的
前言 在之前的讨论中,讨论的都是线性回归,自变量与结果可以通过一条直线来解释。而今天讨论的问题,自变量与结果可能需要曲线来拟合,也就是所谓的 (x^n),n&g
前言 从本节开始,我们的机器学习之旅进入了下一个篇章。之前讨论的是回归算法,回归算法主要用于预测数据。而本节讨论的是分类问题,简而言之就是按照规则将数据分类 而要讨论的逻辑回归
目录数据概念标量 Scalar向量 Vector矩阵 Array张量 Tensor小试牛刀小结 数据概念 标量、向量、矩阵、张量 这几个概念是机器学习中数据表示的基础,简单的科
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