Kernel Methods (3) Kernel Linear Regression
Linear Regression 線性迴歸應該算得上是最簡單的一種機器學習算法了吧. 它的問題定義爲:html 給定訓練數據集\(D\), 由\(m\)個二元組\(x_i, y_i\)組成, 其中: \(x_i\)是\(n\)維列向量 \(y_i\)的值服從正態分佈\(N(f(x_i), \sigma_i^2)\), \(f(x_i)\)是關於\(x_i\)的線性函數: \(f(x_i) = w
相關文章
- 1. Kernel methods
- 2. PRML讀書筆記——Kernel Methods
- 3. Android Kernel (3) - Kernel Bootstrapping Part 1 - Zygote
- 4. Day 3 Multiple Linear Regression
- 5. 機器學習技法-Kernel Logistic Regression
- 6. Machine Learning Techniques 筆記：2-5 Kernel Logistics Regression
- 7. Scikit learn Sample7—Comparison of kernel ridge regression and SVR
- 8. Android Kernel (2) - Kernel Bootstrapping
- 9. 從零單排PRML 第6章 Kernel Methods
- 10. Kernel Functions for Machine Learning Applications
- 更多相關文章...
- • Docker info 命令 - Docker命令大全
- • R 包 - R 語言教程
- • RxJava操作符（二）Transforming Observables
- • 算法總結-滑動窗口
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. Kernel methods
- 2. PRML讀書筆記——Kernel Methods
- 3. Android Kernel (3) - Kernel Bootstrapping Part 1 - Zygote
- 4. Day 3 Multiple Linear Regression
- 5. 機器學習技法-Kernel Logistic Regression
- 6. Machine Learning Techniques 筆記：2-5 Kernel Logistics Regression
- 7. Scikit learn Sample7—Comparison of kernel ridge regression and SVR
- 8. Android Kernel (2) - Kernel Bootstrapping
- 9. 從零單排PRML 第6章 Kernel Methods
- 10. Kernel Functions for Machine Learning Applications