一、过拟合的问题到现在为止，我们已经学习了几种不同的学习算法，包括线性回归和逻辑回归，它们能够有效地解决许多问题，但是当将它们应用到某些特定的机器学习应用时，会遇到过度拟合(over-fitting)的问题

一、题目在正则化逻辑回归的练习中，我们将利用正则化的逻辑回归来预测来自制造工厂的微芯片是否通过了质量保证（QA）。在质量保证期间，每个微芯片都要经过各种测试，以确保其能够正常工作。

你有以前申请人的历史数据，可以将其用作逻辑回归训练集。对于每一个训练样本，你有申请人两次测评的分数以及录取的结果。为了完成这个预测任务，我们需要构建一个可以基于两次测试评分来评估录取可能性的分类模型。

目录一、算法介绍1.1算法背景1.2算法引入1.3算法假设1.4算法原理1.5算法实现步骤二、算法关键点2.1核函数选择2.2支持向量的选取2.3间隔最大化三、算法公式推导3.1关键概念和方法介绍3.2

主要分为5大模块，分别为无补偿,SS,SP,PP,PS，每个模块对应有公式推导，matlab编程计算相关参数以及将计算参数和仿真验证观察是否对应。

关于高等数学参数方程二阶可导的公式推导设x=f(t)且y=g(t)理解为在一阶导数的基础上，对x再次求导。

GBDT（GradientBoostingDecisionTree，梯度提升决策树）和LR（LogisticRegression，逻辑回归）是两种广泛应用于二分类问题的算法。

现有的verbalizer大多由人工构建或者基于梯度下降进行搜索得到，不足在于标签词的覆盖范围小、存在

学习率衰减mini-batch梯度下降最终会在最小值附近的区间摆动(噪声很大)，不会精确收敛为了更加近似最小值，采用学习率衰减的方法随着学习率的衰减，步长会逐渐变小，因此最终摆动的区间会很小，更加近似最小值如下图

RMSprop(rootmeansquareprop)减缓纵轴方向学习速度，加快横轴方向学习速度，从而加速梯度下降方法：原理：不妨以b为纵轴，w为横轴(横纵轴可能会不同，因为是多维量)为了让w梯度下降更快

Momentumgradientdescent正常的梯度下降无法使用更大的学习率，因为学习率过大可能导致偏离函数范围，这种上下波动导致学习率无法得到提高，速度因此减慢(下图蓝色曲线)为了减小波动，同时加快速率

实现读取数据并初步了解导入宏包读取数据查看数据类型检查缺失值描述性统计分析可视化分析用户流失分析特征分析任期年数与客户流失的关系：服务类属性分析特征相关性分析数据预处理类别编码转换划分训练数据与测试数据归一化处理模型建立逻辑回归支持向量机

一、逻辑回归模型是为了解决什么问题？逻辑回归（LogisticRegression）是一种广义线性回归分析模型，尤其适用于解决二分类问题（输出为两个类别）。

一、引言逻辑回归中的损失函数通常采用的是交叉熵损失函数（cross-entropylossfunction）。

基于逻辑回归的分类系统：虽然名字中有“回归”，但逻辑回归是用于解决分类问题的，如垃圾邮件判别、病人疾病诊断等二分类问题。

先放一下激活函数和损失函数的数学公式再来看对应的几行代码#z=w.T*X+b,np.dot(w.T,X)(1,209)A=sigmoid(np.dot(w.T,X)+b)#计算激活值，请参考公式2。m=X.shape(1)#X的列的维数就是图片的个数#引入log是因为该函数不会影响原来的单调性;二、损失函数中包含A，直接对sigmoid函数求导...;剩下的，看笔记cost=(-1/m)*np.s

课程：吴恩达机器学习此篇我们将学习梯度下降算法，我们之前已经定义了代价函数J，梯度下降法可以将代价函数J最小化。梯度下降是很常用的算法，他不仅被用在线性回归上，还被广泛应用与机器学习的众多领域。

scorecardpy包四、数据检查五、数据筛选六、数据划分七、变量分箱卡方分箱手动调整分箱八、建立模型相关性分析多重共线性检验VIFKS和AUC评分映射PSI稳定性指标九、关键指标说明WOE值IV值逻辑回归

参数调整、正则化、优化1超参数2方差、偏差3正则化4归一化输入5Mini-batch梯度下降算法6Adam优化算法本周学习了深度学习（吴恩达老师的课程）中，提升深度神经网络的一些方法，包括超参数的调整、

深度学习技术栈——用Pytorch搭建神经网络识别数字（Kaggle实战）一、项目信息1.1参考文章二、搭建过程2.1逻辑回归2.2ArtificialNeuralNetwork(ANN)2.3ConvolutionalNeuralNetwork

文章目录优化问题梯度下降随机梯度下降在线性模型训练的时候，一开始并不知道w的最优值是什么，可以使用一个随机值来作为w的初始值，使用一定的算法来对w进行更新优化问题寻找使得目标函数最优的权重组合的问题就是优化问题梯度下降通俗的讲

目录一、LinearRegression线性回归应用应用案例（一）——自定义数据（Customdata）1、下载安装sklearn库2、导入库函数3、加载数据集4、创建线性回归对象5、模型训练6、预测结果7、绘制模型图像8、应用模型进行预测9、评估指标应用案例（二）——Age,Weight,Height,BMIAnalysisStep1：加载函数库Step2：获取数据（GetData）Step3：

文章目录训练机器要有正确的方向凸函数确保有最小损失点梯度下降的实现学习速率也很重要训练机器要有正确的方向所谓训练机器，也称拟合的过程，也就是确定模型内部参数的过程。

CIFAR-10数据集并展示部分数据数据图像归一化，减去均值（也可以再除以方差）svm_loss_naive和svm_loss_vectorized计算hinge损失，用拉格朗日法列hinge损失函数利用随机梯度下降法优化

学习率是优化算法中的一个重要超参数，它决定了模型在梯度下降过程中权重更新的步伐大小。如果学习率设置得过高，可能会导致训练过程跳过最优解，甚至发散

介绍传统的机器学习分类模型像SVM，逻辑回归，决策树，甚至贝叶斯网络等在CNN推动的深度学习近几年大肆发展之后，都已纷纷被秒成了渣。这一切都始于2012年。

机器学习第十八周周报摘要Abstract一、导数二、计算图三、使用计算图求导数四、逻辑回归中的梯度下降五、m个样本的梯度下降六、总结摘要本周开始学习吴恩达的梯度下降法，梯度下降法在机器学习中常常用来优化损失函数

文章目录参考马尔可夫过程DQN算法（DeepQ-Network）如何用神经网络来近似Q函数如何用梯度下降的方式更新网络参数强化学习vs深度学习提高训练稳定性的技巧经验回放目标网络代码实战DQN算法进阶DoubleDQNDuelingDQN

应用疾病数据建模预测分析，用了逻辑回归和决策树去建模，以准确率和auc值为评价指标。

计算单向上下文embedding，一次生成一个tokenencoder-only（BERT）：计算双向上下文embeddingencoder-decoder（T5）：编码输入，解码输出2、优化算法随机梯度下降

优化器探讨了随机梯度下降（SGD）、Adam、R

batchvsmini-batchgradientdescentbatch：段，块与传统的batch梯度下降不同，mini-batchgradientdescent将数据分成多个子集，分别进行处理，在数据量非常巨大的情况下

1.定义贝塞尔曲线(Beziercurve)，又称贝兹曲线或贝济埃曲线，是应用于二维图形应用程序的数学曲线。一般的矢量图形软件通过它来精确画出曲线，贝兹曲线由线段与节点组成，节点是可拖动的支点，线段像可伸缩的皮筋，我们在绘图工具上看到的钢笔工具就是来做这种矢量曲线的。贝塞尔曲线是计算机图形学中相当重要的参数曲线，在一些比较成熟的位图软件中也有贝塞尔曲线工具，如PhotoShop等。贝塞尔曲线的一些

目录参考链接定义直观理解公式推导一次贝塞尔曲线（线性公式）二次贝塞尔曲线（二次方公式）三次贝塞尔曲线（三次方公式）n次贝塞尔曲线（一般参数公式）代码实现参考链接贝塞尔曲线（BezierCurve）原理及公式推导

参考书籍《机器学习和深度学习：原理、算法、实战》文章目录1工业界流行的机器学习算法2机器学习3深度学习4预备知识5监督学习与无监督学习1工业界流行的机器学习算法线型回归逻辑回归决策树随机森林梯度提升机人工神经网络卷积神经网络循环神经网络贝叶斯技术支持向量机进化方法马尔可夫逻辑网络隐马尔可夫模型生成对抗网络

三、学习分类目录三、学习分类1.分类的目的2.感知机1定义2判别函数3权重向量的更新表达式4感知机的缺点3.逻辑回归1Sigmoid函数2决策边界4.似然函数（解决逻辑回归中参数更新表达式问题）1.对数似然函数

分类问题的验证3精确率和召回率1.精确率Precision2.召回率Recall4F值5K折交叉验证3.正则化1正则化的方法2正则化的效果3分类的正则化4包含正则化项的表达式的微分1回归加入正则化后的更新表达式2逻辑回归包含正则化项的更新表达式

介绍在深度学习中，我们通常使用梯度下降等优化算法来训练模型，其中学习率是一个非常重要的超参数。

目录前置基础知识第三章线性模型机器学习三要素1.函数集合2.目标函数3.优化方法4.模型评估方法对数几率回归（逻辑回归）第四章决策树第五章SVM第六章贝叶斯分类器第八章集成学习第九章神经网络前情提要：本文适合在学习机器学习课程前

来源：Coggle数据科学神经网络模型使用随机梯度下降进行训练，模型权重使用反向传播算法进行更新。

1sklearn中的线性回归sklearn中的线性模型模块是linear_model，我们曾经在学习逻辑回归的时候提到过这个模块。

03梯度下降3.1梯度下

一、Softmax函数与多元逻辑回归为了之后更深入地讨论神经网络，本节将介绍在这个领域里很重要的softmax函数，它常被用来定义神经网络的损失函数（针对分类问题）。

回归函数在逻辑回归模型中我们不能再像之前的线性回归一样使用相同的代价函数，否则会使得输出的结果图像呈现波浪状，也就是说不再是个凸函数。代价函数的表达式之前有表示过,这里我们把1/2放到求和里面来。

目录1.线性模型计算预测值：2.使用均方损失作为损失函数：3.基础优化算法：梯度下降4.训练数据：5.线性回归实现：6.线性回归总结：1.线性模型计算预测值：线性模型可以看做单层神经网络。

————————————————————————分割线————————————————————————逻辑回归的定义：逻辑回归，是一种名为“回归”的线性分类器

一、分类问题在接下来的内容中将开始介绍分类问题，在分类问题中，我们要预测的变量y是离散的值，我们将学习一种叫做逻辑回归(LogisticRegression)的算法，这是目前使用最广泛的一种学习算法。

目录前言一、逻辑回归是什么？

问题A：日本放射性废水（AB题的完整资料放在文末了）对于这次的华数杯A题，在我五月份完成的数维杯A题目中：就已经完成过地下水污染物的公式推导：因此，展示部分示例代码吧，我会在修改后，实际应用于我们这次的华数杯国际赛

normalizinginputs),对特征值进行一定的处理，可以加速神经网络训练速度步骤零均值化通过x值更新让均值稳定在零附近，即为零均值化归化方差适当减小变量方差解释归化可以让原本狭长的数据图像变得规整，梯度下降的迭代次数减少