机器学习中级-逻辑回归-预测

尹成学院 2023-01-13 01:38:31

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内容概要：本文档系统地介绍了机器学习的基础概念和核心算法，包括监督学习和无监督学习的定义及其应用场景。重点讲解了线性回归分析，从模型描述、代价函数、梯度下降法到多元线性回归，涵盖特征缩放、学习速率调整等内容。接着讨论了分类问题，特别是逻辑回归模型，包括sigmoid函数的应用、决策边界设定及代价函数优化。进一步探讨了过拟合问题及其解决方案，如减少特征数量和正则化技术。最后深入介绍了神经网络的基本原理，包括前向传播、反向传播、参数初始化及训练过程。适合人群：具有基本数学和编程基础，对机器学习感兴趣或希望深入了解机器学习算法的初学者和中级研究者。使用场景及目标：①理解机器学习的基本概念和常用算法；②掌握线性回归和逻辑回归的具体实现方法；③学会如何避免过拟合并应用正则化技术；④了解神经网络的工作机制及其实现步骤。其他说明：本文档不仅提供了理论知识，还包含了大量实例和公式推导，有助于读者通过实践加深理解。此外，文档中还提到了多种优化算法，如梯度下降法、共轭梯度法、BFGS和L-BFGS等，帮助读者在实际应用中选择合适的优化策略。

这是本人今年暑期在辽宁大学所做的大数据方面的讲座报告很粗浅希望大家批评指正

这是最新的机器学习相关代码和数据，可以很方便的进行入们学习，特别适合从事机器学习和深度学习相关研究的人员

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