七月算法機器學習5 迴歸分析與工程應用

  目錄 主要內容 線性迴歸 思考一個簡單的例子 多個變量的情形 損失函數（ loss function） 梯度下降 學習率 迴歸與欠/過擬合 LR應用經驗 主要內容   線性迴歸 1.定義與問題引入 2.損失函數 3.梯度下降 4.過擬合與正則化 n  邏輯迴歸 1.定義與問題引入 2.損失函數 3.梯度下降與正則化及示例 n  工程應用經驗 1.優缺點和應用場景 2.樣本處理 3.特徵處理 4

>>阅读原文<<