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0+
Lasso-Logistic回归-R语言应用详解
∑i=1N(yi−β
0+
∑j=1pxijβj)2+λ∑j=1p∣βj∣\sum_{i=1}^{N}\left(y_{i}-\beta_{0}+\sum_{j=1}^{p}x_{ij}\beta_{j}\
hetallian
·
2020-06-23 14:09
模型
分类——逻辑回归模型
在线性回归的基础上引入逻辑函数，将预测值限制在（0,1）之间p(X)=eβ
0+
β1X1+eβ
0+
β1X利用最大似然方法拟合该
IgorW
·
2020-06-23 10:10
机器学习
机器学习回归篇-多元线性回归
上篇所列的几个方程更改如下：多元线性回归模型：y=β
0+
β1*x1+β2*x2+…+βn*xn+E多元回归方程：E(y)=β
0+
β1*x1+β2*x2+…+βn*xn估计多元回归方程：y_hat=b0+
无风而起
·
2020-06-23 06:02
机器学习
机器学习基础 - [第二章：多变量线性回归]（4）特征选择与多项式回归
多项式回归是指利用线性回归函数来拟合复杂函数；或者说假设函数不再是简单的一次函数；例如：h(θ)=θ
0+
θ1x+θ2x2h(\theta)=\theta_{0}+\theta_{1}x+\theta_{
Olivaf
·
2020-06-23 05:05
机器学习算法
linear regreesion 线性回归
回归是通过先通过数据的分布规律，建立一个假设函数，例如线性回归的假设函数：hθ(x)=θ
0+
θ1xh_\theta(x)=\theta_0+\theta_1xhθ(x)=θ
0+
θ1x其中h是数据集x对应的结果
影灵衣
·
2020-06-22 09:55
machine
learn
线性回归
python
算法笔记1——线性回归
0+
?1?）中只含有一个特征/
NLP_victor
·
2020-06-21 22:03
机器学习算法
斯坦福机器学习3：线性回归、梯度下降和正规方程组的matlab实现
梯度下降和正规方程组的matlab实现以一个最简单的一元线性回归为例，给定一个数据集，（x,y）一个x值对应一个y，假设x是面积，y是房价一元线性回归就是在一个x，y坐标系中回归出一条直线，也就是h(x)=θ
0+
Bazinga521
·
2020-06-21 17:50
斯坦福机器学习
多元线性回归-梯度下降法 c++
batchgradientdescent）随机梯度下降（StochasticGradientDescent,SGD）代码片段如下：线性回归（LinearRegression）假设线性回归方程如下：h(x)=hθ(x)=θ
0+
mumusoo
·
2020-06-21 08:50
c++
【图像处理】 一、OSTU分割
为灰度小于T的像素的个数，N0的平均灰度为μ0N1为灰度大于T的像素的个数，N1的平均灰度为μ1ω0=N0/M×N(1)//落在N0的概率ω1=N1/M×N(2)//落在N1的概率N0+N1=M×N(3)ω
0+
大大的道道的
·
2020-06-21 08:12
线性回归算法（机器学习笔记）
1单变量线性回归1定义假设：hθ(x)=θ
0+
θ1x{假设：h_\theta}\left(x\right)={\theta_0}+{\theta_1}x假设：hθ(x)=θ
0+
θ1x代价函数：J(θ0,
ttxs2016
·
2020-06-21 08:42
【C语言】第五篇·进制转换
一、计算机中的进制是一种计数方式，数值的表示形式二、常见的进制二进制、十进制、八进制、十六进制三、进制的书写形式二进制：0b/0B+数值十进制：数值八进制：
0+
数值十六进制：0x+数值四、进制转换1.进制转换三要素
风志尚
·
2020-06-20 23:48
OC学习笔记
0+
影院邀您参加南京家装主材博览会客厅影院展
本届展会，协会在500余家会员单位中精选了100多个国内外知名品牌参展，
0+
影院成为唯一一家家庭影院行业会员单位再次亮相主材展，并联合永隆国际家居、江苏有线、中国客厅影院联盟部分会员同期举办第四届客
意大利蜗牛音响
·
2020-06-20 20:55
iOS 现重大漏洞，神秘字符可让 iPhone 死机！
像是2017年的「彩虹旗」bug，那时候只要向使用iOS10系统的iPhone发送（白旗+VS16字符+数字
0+
彩虹emoji=彩虹旗）组成的文本（就是下面这个），那么这部手机就会短暂死机。
哎咆科技
·
2020-04-25 00:00
iOS 常用正则表达式
1、非负整数：^\d+$2、正整数：^[0-9]*[1-9][0-9]*$3、非正整数：^((-\d+)|(
0+
))$4、负整数：^-[0-9]*[1-9][0-9]*$5、整数：^-?
一个写代码的文艺姑娘
·
2020-04-12 03:24
吴恩达的机器学习课程笔记章节二（1）
我们用h（x）=θ
0+
θ1x来代表预测函数表达式，这个表达式也是单变量线性回归函数。课时2单变量线性回归的代价函数（用来评判函数的近似程度）代价函数上述表达式随着θ0,θ1的变化而变化，J(θ0,θ1
向布谷鸟说早安
·
2020-04-10 14:26
(十三) [Swift]Swift中的Closure
addClosure={a,binreturna+b}单语句closure可以省略returnaddClosure={a,bina+b}终极简化，将参数用$1,$2的形式简化addClosure={$
0+
八道真君
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2020-04-09 08:46
《吴恩达机器学习》学习笔记
章节2课时6模型描述学习种类：1.监督学习又分为回归问题（连续型）和分类问题（离散型）2.无监督学习课时7代价函数公式源地址单变量线性回归函数hθ(x)=θ
0+
θ1x为了使线性回归函数对数据有较好的预测性
jimleelcc
·
2020-04-08 07:50
5. 多元线性回归
x(i)j=第ith个训练集实例中的第j个特征值x(i)=第ith个训练集实例的输入集合(特征值)m=训练集实例个数n=实例的特征值个数对应多元特征值的假设函数的变形式如下:hθ(x)=θ
0+
θ1x1+
Pitty
·
2020-04-08 00:30
第二讲 一元函数微分学 18′
点导数存在的充要条件（必考）②三角x广义化为狗学会凑出“狗”③下图为典型错误图片发自App④换元法求导的增量形式的等价写法差值形式［例1］见到在一点处的导数⇒先用定义法写出来再说（综合性）［注1］1-cosh趋于
0+
都挺好的cc
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2020-04-04 11:35
Leetcode Weekly Contest 65题解
0+
?1+?2+?3+...=target，其中?代表符号，可能是+或者-我们先把所有的?看作+，也就是一直往后累加直到累加和大于等于target，累加和记作sum这
leetcode周赛题解
·
2020-04-02 00:28
[斯坦福大学2014机器学习教程笔记]第四章-多元线性回归的多特征量情况下的假设形式
我们的假设就为hθ(x)=θ
0+
θ1x。但是，我们在很多时候我们不仅有房屋面积这一个特征来预测房屋价格，我们还会有卧室的数量、楼层的数量和房子的年龄多个特征
不爱学习的Shirley
·
2020-03-31 14:00
[斯坦福大学公开课：机器学习（二）] 欠拟合与过拟合、逻辑回归
下面最左边这副图中，显示了函数y=θ
0+
θ1x对数据集的拟合。通过观察，我们发现数据集并不像是一条直线，因此函数对数据集并没有很好得拟合。
书呆子的复仇
·
2020-03-28 00:09
[斯坦福大学2014机器学习教程笔记]第二章-代价函数的数学定义
根据上一节的定义，我们知道m=47，而我们的假设函数的函数形式为hθ(x)=θ
0+
θ1x。这些θi被称为模型参数。而我们要做的就是如何选择这两个参数值θ0和θ1。
不爱学习的Shirley
·
2020-03-27 19:00
利用正则舍掉数字多余的0
.")>0){str=str.replaceAll("
0+
$",
maolazhu
·
2020-03-23 19:59
互联⽹网的地址，各类地址的区别
网络类型：A:
0+
网络号(7位)+主机号(24位)B:10+网络号(14位)+主机号(16位)C:110+网络号(21位)+主机号(8位)D:1110+多播组号(28位)E:11110+留后代用(7位)
佛祖拿屠刀
·
2020-03-21 16:29
第一周 - Model and Cost Function
h表示：hθ(x)=θ
0+
θ1x，其中hθ(x)可缩写为h(x)。这个模型被称为线性回归（li
sakura_na
·
2020-03-19 18:49
电子爱好者APP-（单片机学习助手）
社区-共享资源交流更畅快,在消息列表上部我添加了微信公众号广告，微信公众号也从
0+
到400+，或许这仅仅是刚开始吧。【难点】刚开设社区模块初期很少有人在这里回答问题，所以做了一些对策！
一銘_YiMi
·
2020-03-19 07:51
Bitwise AND of Numbers Range
2:m=prefix+1+(若干个0)＋1＋anystring1(长度被限制)n=prefix+1+(若干个0)＋0＋anystring2(长度被限制)r=prefix+1+(若干个0)＋
0＋
(都是0，
yangqi916
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2020-03-17 20:27
shell 判断传参是否为整数、字符串脚本
0+
//')"&>/dev/null&&echo"integer"&&returnprintf"%f""{#a}-eq1]&&echo"char"&&returnecho"string"}check
SkTj
·
2020-03-16 20:21
App行为数据埋点和提取流程
行为编号一般采取“版本号+
0+
行为ID”尽量避免非数字类型间隔符。
CrispinWu
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2020-03-15 16:59
前端表单验证集合-伸手党的心灵鸡汤
0+
(?:.
0+
)?$)(?:[1-9]\d|0)(?:.\d{1,2})?
fullbook
·
2020-03-12 14:02
Why
绑定Observable.combineLatest(firstName.rx_text,lastName.rx_text){$
0+
""+$1}.map{"Greetings,\($0)"}.bindTo
coderzcj
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2020-03-12 00:38
HTML5学习小记五
ul-li的展示图片横排显示,使用float:left;2.几个常用数字验证的正则表达式"^\\d+$"//非负整数（正整数+0）"^[0-9]*[1-9][0-9]*$"//正整数"^((-\\d+)|(
0+
涛涛灬灬
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2020-03-11 08:09
正则表达式-判断二进制数是否被3整除
reg=/^(
0+
|0*1((10*1)|(01*0))*10*)$/其中
0+
表示字符串可以全为0第一个0*表示字符串可以以0开头核心的句式是：1((10*1)|(01*0))*10*)原理如下：一个二进制数后面加一个
kamionayuki
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2020-03-10 01:36
100天搞定机器学习|Day4-6 逻辑回归
这时候如果我们用线性回归去拟合一条直线：hθ(X)=θ
0+
θ1X，若Y≥0.5则判断为1，否则为0。这样我们也可以构建出一个模型去进行分类，但是会存在很多的缺点，比如稳健性差、准确率低。
统计学家
·
2020-03-06 02:49
Crunch 生成字典
格式为crunch最小字符数最大字符数参数创建的密码为kali+小写字母+
0+
数字root@kali:~/桌面#crunch77-tkali@0%>>text.txt
真的是选么
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2020-03-03 02:53
swift 高阶函数 map flatmap filter reduce
letsumNumbers=numbers.map{(number:Int)->Intinreturnnumber+number}letnumbers=[1,2,3]letsumNumbers=numbers.map{$
0+
butterflyer
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2020-03-02 13:42
小米屠夫之手要伸向食品链了？小米唯一可“食用”产品来了！
今天笔者为大家安利一款贝医生
0+
牙膏，它是零色素，无防腐剂的原色牙膏，号称是安全到“可以吃的牙膏”。那么，它的体验到底如何呢？是否真的做到了安全？下面笔
鸡排_BillChan
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2020-02-27 12:19
小米打造可以“吃”的牙膏？再次让传统制造业汗颜的新品爆款？！
近日，“不务正业”的小米生态链又新增了一员，它就是贝医生
0+
牙膏，这个号称0添加、无色素、还
勺子黑科技
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2020-02-23 03:58
常用正则表达式
常用正则表达式"^/d+$"//非负整数（正整数+0）"^[0-9][1-9][0-9]$"//正整数"^((-/d+)|(
0+
))$"//非正整数（负整数+0）"^-[0-9][1-9][0-9]$"
陆文斌
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2020-02-21 04:52
正则表达式
[1-9][0-9]或^-[1-9]\d或^[1-9]\d|0或^((-\d+)|(
0+
))或^[1-9]
小小小魔仙
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2020-02-19 23:37
贝医生
0+
牙膏体验！无标题文章
很多人发现，现在的小米除了手机、电视这些电子数码产品之外，其旗下的生态企业所涉及的产品品类越来越丰富，不过总体归类来看基本还是围绕生活中最常用的家居用品，此前小米生态链企业贝医生曾推出了巴适牙刷备受米粉追捧，也是目前米家有品的一个热销产品。而日前，贝医生围绕口腔周边的生活用品推出了大众最为熟悉且常用的牙膏，而这次作为小米生态链企业，贝医生推出的这款产品也很有小米风格，这次他们主打的是可以吃的牙膏，
毒眼观察
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2020-02-17 18:08
围观丨整挺好！佳佳真k入镜意外“凸起”，场面一度尴尬！
说起王
0+
（佳佳喜欢恰仙贝）这位女主播，相信之前看过抽象的水友对她一定不会陌生。作为带象公寓的一位女主播员，后面还和另外一位直播员谢蟑螂发生了剪不断理还乱的恩怨情仇。
DY星闻
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2020-02-17 00:00
量化投资学习笔记16——回归分析:多元线性回归
理论模型y=β
0+
β1x1+β2x2+…+βpxp+ε意义与一元线性回归相同。
自由民
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2020-02-16 10:00
量化投资学习笔记15——回归分析:一元线性回归
一般形式:y=f(x0,x1,x2,…xp)+ε若为线性回归，y=β
0+
β1x1+β2x2+…+βnxn+εβ0，β1等为回归系数，ε为随机误差。
自由民
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2020-02-14 21:00
你是妈妈，是温柔与爱。丨For Her
我心中最美的人~面对她，我有太多的爱要表达...
0＋
我出生的那天起，她是我的全世界。你温柔的目光，你慈爱的笑容，已融入我的身体血液。
小朵的舞蹈练习社
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2020-02-11 20:59
基础练习 数列特征
intx:a){if(x>n)n=x;}returnn;}staticintmin(int[]a){intn=10000;for(intx:a){if(x0){//正则表达s=s.replaceAll("
0+
ZaleJ
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2020-02-06 21:55
支持向量机（二）
我们可能使用的模型为θ
0+
θ1x1+θ2x2+θ3x1x2+θ4x12+θ5x22+...对于该模型当θ
0+
θ1x1+θ2x2+θ3x1x2+θ4x12+θ5x22+...≥0时，我们可以预测y=1。
SmallRookie
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2020-02-02 09:47
php正则表达式使用方法整理集合
平时做网站经常要用正则表达式，下面是一些讲解和例子，仅供大家参考和修改使用：匹配数字"^\d+$"//非负整数(正整数+0)"^[0-9]*[1-9][0-9]*$"//正整数"^((-\d+)|(
0+
silencement
·
2020-01-31 15:51
计数二进制子串
exportdefault(str)=>{//建立数据结构，堆栈，保存数据letr=[]//给定任意子输入都返回第一个符合条件的子串letmatch=(str)=>{letj=str.match(/^(
0+
跌倒的小黄瓜
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2020-01-26 10:00
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