四則演算、行列(ベクトル)誘導体の誘導体誘導体ガイド、共通の機能、単純な、粗理解及び線形回帰(III)機械学習の実装:数学

直線回帰

学習目標

  • 線形回帰の実装プロセスにおける所有権
  • アプリケーションの線形回帰やSGDRegressor回帰予測を実現
  • 私たちは、評価基準を知っていると数式回帰アルゴリズム
  • underfitting原因と解決策を知っている過剰適合
  • 私たちは、原則リッジ回帰と線形回帰の違いを知っています
  • アプリケーションリッジ回帰予測を実現します
  • アプリケーションは、保存と読み込みモデルを達成JOBLIB

2.3数学:派生

デリバティブ1つの共通機能

[画像は、ソースステーションは、セキュリティチェーン機構を有していてもよく、鎖が失敗ダンプ、直接アップロードダウン画像を保存することが推奨される(IMG-yVec9jUM-1583244313316)(../画像/%E6%B1%82%E5%AF%のBC%E5 %〜85%のAC%E5%のBCの%8F.png)]

2四則誘導体

[画像は、ソースステーションは、セキュリティチェーン機構を有していてもよく、鎖が失敗ダンプ、直接アップロードダウン画像を保存することが推奨される(IMG-5QsaR6Wa-1583244313317)(../画像/%E6%B1%82%E5%AF%のBC%E5 %9B%9B%E5%88%99%E8%BF%90%E7%AE%97.png)]

3つの演習

  • 3.1 Y = X 3-2x 2 +のSiNx、求F`(X)

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  • 3.2 Y = LN膜(SiNx)、求DY / DX

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誘導体4行列(ベクトル)[学びます]

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参考リンク:https://en.wikipedia.org/wiki/Matrix_calculus#Scalar-by-vector_identities

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転載: blog.csdn.net/qq_35456045/article/details/104642972