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第二阶段：机器学习经典算法-01回归算法-3..线性回归误差原理推导
资源介绍:
该视频主要讲述了误差分布和似然函数在机器学习中的应用。视频首先介绍了误差分布的概念，即误差是独立同分布的，并服从高斯分布。接着，视频引入了似然函数的概念，通过最大化似然函数来找到最佳参数，使模型预测结果与真实值最接近。最后，视频强调了数学在机器学习中的重要性，掌握数学基础知识对于机器学习从业者非常重要。 线性回归误差的基本概念 1.预测值与真实值之间的差异称为误差，是评估模型准确性的关键指标。 2.误差的存在是不可避免的，但通过合理的模型设计和调校，可以将其控制在可接受的范围内。 02:41 误差的独立同分布假设 1.误差被假设为独立同分布，意味着每个样本的误差都是独立的，且遵循相同的分布规律。 2.独立同分布的假设是基于对样本数据的独立性以及对误差范围的统一认识。 07:19 线性回归的似然函数 1.似然函数用于评估参数θ（西塔）的好坏，目标是最大化似然函数值。 2.似然函数的构建基于误差的分布假设，即高斯分布。 3.通过最大化似然函数，可以找到使模型预测值与真实值最接近的参数θ。资源文件列表:
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该视频主要讲述了利用对数自然函数求解最大值的方法。视频开头引入了对数自然函数，将其作为工具来求解最大值。接着，通过化简对数函数的表达式，得到一个累加和的形式，从而更容易地求出最大值。此外，视频还提到了如何利用对数函数将乘法转换为加法，从而更容易地进行计算。视频中还通过比较预测值和真实值之间的差异平方项，得到一个更小的差异值，从而使得求解的结果更加准确。这些方法在数学、统计学、经济学等领域都有广泛的应用。总之，该视频详细讲解了对数自然函数的应用和求解方法，对于想要深入了解最大值求解的观众有很大的帮助。
00:27
目标函数求解概述
1.将累乘转换为累加简化求解过程。
2.引入对数自然函数，通过求对数将乘法转换为加法。
3.目标函数转换为求对数后的累加和形式。
06:14
目标函数化简与求解
1.通过取对数将累乘转换为累加和。
2.将乘法操作转换为加法操作，简化求解过程。
3.化简过程中，将常数项和与西塔无关的项移至等式一侧。
4.最终目标函数形式为西塔的线性函数，通过求导找到极值点。
10:20
线性回归模型求解
1.线性回归模型中，西塔的求解转换为优化目标函数的问题。
2.通过求导和设
该视频主要讲述了逻辑回归中的Sigmoid函数。首先介绍了Sigmoid函数是一个S型函数，其输入是任意的实数，输出是0到1之间的值，可以看作是一个概率值。然后提到了在回归问题中，可以通过某种方式得到一个预测值，如果想要将这个预测值转化为分类任务的结果，就可以使用Sigmoid函数。将预测值传入Sigmoid函数后，会得到一个0到1之间的值，这个值可以解释为某个事件发生的概率。此外还强调了Sigmoid函数的取值范围和作用，以及它在神经网络中的应用。
逻辑回归原理与Sigmoid函数
1.逻辑回归通过Sigmoid函数进行概率转换，实现从连续值到概率的映射。
2.Sigmoid函数将任意实数值映射到0到1的区间，可用于将输出转换为概率。
3.逻辑回归虽名为回归，但实际上是一种分类算法，适用于二分类问题。
04:30
逻辑回归的数学表达与推导
1.逻辑回归的数学表达式包括Sigmoid函数，用于预测值的计算。
2.预测值通过逻辑回归模型的参数（如西塔和x）计算得出，反映属于正类的概率。
3.逻辑回归的推导与线性回归相似，涉及求导等数学运算。
该视频主要讲述了梯度下降算法在机器学习中的应用。首先介绍了如何通过计算损失函数值和偏导数来优化模型参数，然后详细讲解了如何计算目标函数对参数的偏导数以及如何设置合适的学习率。视频强调了学习率的重要性，并介绍了梯度下降算法的迭代求解过程，最后通过具体例子展示了梯度下降算法的应用。该视频对于理解梯度下降算法的基本原理和应用具有一定的帮助，对于初学者来说是一个很好的学习资源。
梯度下降实例分析与代码解释
1.通过分析PGA数据，使用梯度下降法寻找最佳参数组合以接近y与distance之间的关系。
09:44
梯度下降法的实现细节
1.迭代求解和损失函数的打印、存储及收敛值的控制方法，通过定义收敛值来控制迭代过程。
2.梯度下降法的应用，包括计算方法和参数调整过程。
10:34
梯度下降算法介绍
1.梯度下降是一种优化算法，用于找到函数的最小值。
2.在梯度下降中，通过计算函数梯度并朝着梯度相反的方向更新参数，以逐步降低函数值。
3.梯度下降常用于机器学习和深度学习中，用于优化模型参数。
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该视频主要讲述了机器学习的两大问题类型：有监督问题和无监督问题。视频还通过银行借款的例子解释了回归和分类的概念，并介绍了线性回归的概念。此外，视频还讲述了如何通过机器学习模型预测银行贷款金额，包括定义特征和权重参数，以及如何使用矩阵表示权重参数和特征向量。最后，视频强调了标签值的重要性。
00:17
机器学习算法的核心重要性
1.机器学习分为有监督问题和无监督问题两大类。
2.有监督问题需要标签值，如猫狗分类，无监督问题没有标签值，如聚类分析。
3.算法是机器学习的核心，对于实际工作和面试都非常重要。
03:44
回归问题的解释和例子
1.回归问题旨在预测一个具体值，如银行贷款额度。
2.例子中，工资和年龄是特征，银行贷款额度是预测目标。
3.线性回归使用权重参数来量化特征的影响。
07:11
线性回归的数学模型
1.线性回归模型用权重参数和特征进行矩阵运算，预测结果。
2.引入常数项x0和偏置项西塔零，简化计算过程。
3.模型预测值h西塔x通过权重参数和特征的线性组合得出。
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