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请问 线性预测的算法有哪些?
七度微凉
2017-08-14 10:05:58
线性预测的算法有哪些?
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机器学习和AI: 数学编程基础篇
学习人工智能,机器学习都离不开数学基础和编程知识。无论你是数据科学的初学者还是已经从事人工智能开发的有经验人员,这门课都适合于你。为什么这么说?首先人工智能和机器学习本质上就是
算法
,而
算法
就是数学及统计学以及编程的结合。当前市场上有许多开源的软件包如SKLEARN确实可以帮助没经验的或缺乏数学或
算法
基础的人实现机器学习模型及
预测
,但这些工具无法使你真正懂得
算法
的本质或来源,或者无法使你在不同场合下灵活运用及改进
算法
。记住,在实际工作中找到适合应用场景的解决方案是最难但是最重要的。但这离不开数学基础和
算法
理解。比如,
线性
回归是一类普遍的机器学习
算法
,所有的机器学习软件都有现成的方法实现模型,但如果在训练数据中加入几条新数据,那么新建立的模型和原来的模型有和联系或不同?再比如,为什么深度神经网络中的Sigmoid函数一般只用到输出层?神经网络的向后传播理论如何与泰勒展开和复合函数的偏导数联系在一起?人工智能中推荐系统和文字向量如何与矩阵的奇异分解以及特征向量联系?模型中对标签进行数据变换如何影响
预测
值?所有这些问题的答案,你都可以从本课中找到线索。本课系统地讲述了有关人工智能,机器学习背后的数学知识。特别指出,微积分和代数知识是本课的核心。统计学基础被安排在另外的课程中。除此之外,我在每一章节或主要知识点后都安排了各类程序以解释和回顾所学到的东西。最后要提到的是,这不是一门工程项目实践课。但我会另外专门安排有关人工智能,机器学习的实践课程
机器学习实战-42: 非
线性
回归
算法
(Non-linear Regression)
机器学习之非
线性
回归
算法
(Non-linear Regression)属于有监督的回归(Regression)学习
算法
。很多场合
线性
模型无法很好的拟合目标数据曲线,这就需要引入非
线性
回归模式。非
线性
回归(Non-linear Regression)
算法
就是将非
线性
回归转化为
线性
回归,再按照
线性
回归求解。
线性
回归通常采用给定的函数值与模型
预测
值之差的平方和最小为损失函数, 并使用最小二乘法和梯度下降法来计算最终的拟合参数。
数据挖掘常用
算法
有哪些?分类、聚类、
预测
、关联规则
数据挖掘常用
算法
1 分类 在数据挖掘的发展过程中,由于数据挖掘不断地将诸多学科领域知识与技术融入当中,因此,目前数据挖掘方法与
算法
已呈现出极为丰富的多种形式。从使用的广义角度上看,数据挖掘常用分析方法主要有分类、聚类、估值、
预测
、关联规则、可视化等。从数据挖掘
算法
所依托的数理基础角度归类,目前数据挖掘
算法
主要分为三大类:机器学习方法、统计方法与神经网络方法。机器学习方法分为决策树、基于范例学习、规则归纳与遗传
算法
等:统计方法细分为回归分析、时间序列分析、关联分析、聚类分析、模糊集、粗糙集、探索..
常见的机器学习
算法
有哪些?每种
算法
适用于什么类型的问题?
机器学习是人工智能领域的重要分支,它通过利用数据和统计方法让机器从经验中学习,提高其在特定任务上的性能。在机器学习中,选择适当的
算法
对问题进行建模是至关重要的一步。本文将介绍常见的机器学习
算法
以及它们适用的应用领域,帮助读者了解各种
算法
的特点和优势。
非
线性
优化
算法
总结
非
线性
优化
算法
总结 文章目录非
线性
优化
算法
总结一、非
线性
最小二乘问题二、最速梯度下降法和牛顿法三、高斯牛顿法四、LM( Levenberg-Marquadt)法 一、非
线性
最小二乘问题 最小二乘法形式如下式: 这里Target(θ)函数为目标函数,在机器学习中就是损失函数, 这个函数为
预测
值,在机器学习中就是模型输出值,yi是真实值或理论值。 那么 非
线性
最小二乘 就很容易理解了,目标参数函数和参数的关系是非
线性
。这里要优化的参数为θ。 对于矩阵形式,这里我们简单一点:直接把简单的非
线性
最小二乘问题定
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