这章感觉没什么需要特别记住的东西，感觉忘了回来翻一翻代码就好。3.1线性回归3.1.1线性回归的基本元素1.线性模型用符号标识的矩阵\(\boldsymbol{X}\in\mathbb{R}^{n\timesd}\)可以很方便地引用整个数据集中的\(n\)个样本。其中\(\boldsymbol{X}\)地每一行是一个样本，每一列是一种特征。对于特征集合\(\boldsymbol{X}\)，预测值\(\hat{\boldsymbol{y}}\in\mathbb{R}^n\)可以通过矩阵-向量乘法表示为\[\hat{\boldsymbol{y}}=\boldsymbol{Xw}+b\]然后求和的过
这章感觉没什么需要特别记住的东西，感觉忘了回来翻一翻代码就好。3.1线性回归3.1.1线性回归的基本元素1.线性模型用符号标识的矩阵\(\boldsymbol{X}\in\mathbb{R}^{n\timesd}\)可以很方便地引用整个数据集中的\(n\)个样本。其中\(\boldsymbol{X}\)地每一行是一个样本，每一列是一种特征。对于特征集合\(\boldsymbol{X}\)，预测值\(\hat{\boldsymbol{y}}\in\mathbb{R}^n\)可以通过矩阵-向量乘法表示为\[\hat{\boldsymbol{y}}=\boldsymbol{Xw}+b\]然后求和的过
GPRtutorial1.高斯过程回归原理1.1高斯过程1.2高斯过程回归2.python实现高斯过程回归2.1参数详解2.2核函数cookbook2.2代码模版附录-数学基础知识A1高斯分布的基本性质A2贝叶斯框架A3后验预测分布参考资料1.高斯过程回归原理高斯过程回归(Gaussianprocessregression,GPR)是一个随机过程（按时间或空间索引的随机变量集合），这些随机变量的每个有限集合都服从多元正态分布，即它们的每个有限线性组合都是正态分布。高斯过程的分布是所有这些（无限多）随机变量的联合概率分布。1.1高斯过程定义：一个高斯过程是一组随机变量的集合，这组随机变量的每个有
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?♂️个人主页：@艾派森的个人主页✍?作者简介：Python学习者?希望大家多多支持，我们一起进步！?如果文章对你有帮助的话，欢迎评论?点赞??收藏?加关注+喜欢大数据分析项目的小伙伴，希望可以多多支持该系列的其他文章大数据分析案例合集大数据分析案例-基于随机森林算法预测人类预期寿命大数据分析案例-基于随机森林算法的商
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有任何的书写错误、排版错误、概念错误等，希望大家包含指正。在阅读本篇之前建议先学习：【机器学习】支持向量机【上】硬间隔【机器学习】支持向量机【下】软间隔与核函数支持向量回归支持向量回归（supportvectorregression，SVR）是指，将支持向量机的思想推广到回归问题中。与传统回归模型类似，支持向量回归以www和bbb为待确定的模型参数，希望模型输出f(x)f(x)f(x)与真实输出yyy之间的差值对应的损失尽可能小；不过，在传统回归模型中，当且仅当f(x)f(x)f(x)与yyy完全相同时，损失才为零，与此不同，支持向量回归假设我们容忍f(x)f(x)f(x)与yyy之间最多有ϵ
有任何的书写错误、排版错误、概念错误等，希望大家包含指正。在阅读本篇之前建议先学习：【机器学习】支持向量机【上】硬间隔【机器学习】支持向量机【下】软间隔与核函数支持向量回归支持向量回归（supportvectorregression，SVR）是指，将支持向量机的思想推广到回归问题中。与传统回归模型类似，支持向量回归以www和bbb为待确定的模型参数，希望模型输出f(x)f(x)f(x)与真实输出yyy之间的差值对应的损失尽可能小；不过，在传统回归模型中，当且仅当f(x)f(x)f(x)与yyy完全相同时，损失才为零，与此不同，支持向量回归假设我们容忍f(x)f(x)f(x)与yyy之间最多有ϵ
理解多个预测变量与连续响应变量之间关系通常适用线性回归，但当响应变量为类别变量时需要适用逻辑回归。逻辑回归是尝试从数据集中把W观测记录分为不同类别的分类算法。常见的分类回归场景有：通过信用分和账户余额预测客户贷款是否违约通过篮球比赛中平均抢得篮板球次数及平均每场得分预测是否被NBA选中通过特定城市的房屋大小及盥洗室数量预测房价是否为200w以上相比于线性回归的响应值是连续变量，上述示例的响应变量仅包括两个值中的一个。逻辑回归方程逻辑回归使用最大似然估计方法寻找下面方程：log[p(X)/(1−p(X))]=β0+β1X1+β2X2+…+βpXp{log^{[p(X)/(1-p(X))]}=β_
理解多个预测变量与连续响应变量之间关系通常适用线性回归，但当响应变量为类别变量时需要适用逻辑回归。逻辑回归是尝试从数据集中把W观测记录分为不同类别的分类算法。常见的分类回归场景有：通过信用分和账户余额预测客户贷款是否违约通过篮球比赛中平均抢得篮板球次数及平均每场得分预测是否被NBA选中通过特定城市的房屋大小及盥洗室数量预测房价是否为200w以上相比于线性回归的响应值是连续变量，上述示例的响应变量仅包括两个值中的一个。逻辑回归方程逻辑回归使用最大似然估计方法寻找下面方程：log[p(X)/(1−p(X))]=β0+β1X1+β2X2+…+βpXp{log^{[p(X)/(1-p(X))]}=β_
