程序员行莫

机器学习 Java 实现 Smile 库

机器学习 Java 实现 Smile 库 引言 想象一下,你要在 Java 项目中实现机器学习: 方法1:从零开始实现所有算法(耗时且容易出错) 方法2:使用现成的库,快速高效地完成项目 Smile 就像 Java 机器学习的"专业工具包",提供了丰富的算法、统一的 API 和优秀的性能,让你能够在

行莫 发布于 2025-12-08

逻辑回归详解

逻辑回归详解 引言 想象一下,你要判断一封邮件是否是垃圾邮件: 方法1:直接给出"是"或"不是"(太绝对) 方法2:给出"80%可能是垃圾邮件"(更合理) 逻辑回归就像方法2——它不直接预测类别,而是预测概率,然后根据概率来判断类别。 本文将用生动的类比、详细的数学原理和丰富的可视化,带你深入理解逻

行莫 发布于 2025-12-08

多元线性回归正规方程解

多元线性回归正规方程解 前面我们对一元线性回归正规方程解进行了推导,这里我们过渡到线性回归的一般形式,也就是多元线性回归。 多元线性回归,输入特征变成了多个,输出任然是一个,也就是观察多个输入特征对结果的影响。 在回忆一下线性回归公式: $y = kx + b$ 其中: $y$ 是预测值,即房屋价格

行莫 发布于 2025-12-02

一元线性回归正规方程解

一元线性回归正规方程解 线性回归(Linear Regression) 是通过找到输入和输出之间的线性关系(通过拟合一条直线或超平面),来预测未知的结果。 一元线性回归是最简单的线性回归形式,只有一个输入特征和一个输出。 比如房屋面积和房屋价格之间的线性关系,输入房屋面积输出房屋价格,来进行价格预测

行莫 发布于 2025-11-27

1.1-引言

第一个视频主要讲了什么是机器学习,机器学习能做些什么事情。 机器学习是目前信息技术中最激动人心的方向之一。在这门课中,你将学习到这门技术的前沿,并可以自己实现学习机器学习的算法。 你或许每天都在不知不觉中使用了机器学习的算法每次,你打开谷歌、必应搜索到你需要的内容,正是因为他们有良好的学习算法。谷歌

行莫 发布于 2025-06-10