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      深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)教程之線(xiàn)性回歸識(shí)別數(shù)字圖像分類(lèi)的詳細(xì)資料免費(fèi)下載

      2018-09-10 | rar | 5.21 MB | 次下載 | 免費(fèi)

      資料介紹

      　　讓我們從經(jīng)典的線(xiàn)性回歸（Linear Regression ［1］）模型開(kāi)始這份教程。在這一章里，你將使用真實(shí)的數(shù)據(jù)集建立起一個(gè)房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)模型，并且了解到機(jī)器學(xué)習(xí)中的若干重要概念。

      　　給定一個(gè)大小為 n 的數(shù)據(jù)集 {yi，xi1，…，xid}ni=1，其中 xi1，…，xid是第 i 個(gè)樣本 d 個(gè)屬性上的取值，yi 是該樣本待預(yù)測(cè)的目標(biāo)。線(xiàn)性回歸模型假設(shè)目標(biāo) yi 可以被屬性間的線(xiàn)性組合描述，即

      　　例如，在我們將要建模的房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)問(wèn)題里，xij 是描述房子 i 的各種屬性（比如房間的個(gè)數(shù)、周?chē)鷮W(xué)校和醫(yī)院的個(gè)數(shù)、交通狀況等），而 yi 是房屋的價(jià)格。

      　　初看起來(lái)，這個(gè)假設(shè)實(shí)在過(guò)于簡(jiǎn)單了，變量間的真實(shí)關(guān)系很難是線(xiàn)性的。但由于線(xiàn)性回歸模型有形式簡(jiǎn)單和易于建模分析的優(yōu)點(diǎn)，它在實(shí)際問(wèn)題中得到了大量的應(yīng)用。很多經(jīng)典的統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)書(shū)籍［2，3，4］也選擇對(duì)線(xiàn)性模型獨(dú)。

      ?

      圖像分類(lèi) 機(jī)器學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí)
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