FPGA机器学习之龙星计划机器学习第二堂

基于统计学的 线性模型。

线性模型去解决非线性模型。







随机噪声也就是和直线的偏差。



第一个是要训练数据，看清楚那个y。

第二个是原来样本里面的值减去括号里面是预测的值。求一个差距。

第三个最小二乘法，通过训练找到最小值。



第一个就是要反向就解出β参数。

第二个就是统计模型。

第三个确定噪声高斯分布，均值和方差。

线性模型，并不是说最后的方程是线性的。而是参数变化为线性的。16min14



几个非线性特征统计。



得出的结果。





第一个就是上面的两个β参数，写成了矩阵的形式的表示方式。

第二个，估计噪声和误差是相近的。

下面的问题，是在设计的时候，我们要思考的问题。



两个噪声模型。



两个更复杂噪声的例子。

通过对噪声分析，可以求出点是否是噪声点。来找更合适的训练样本点。



P-value最小越重要。



总结了。


我能力有限，但是我努力的学习。在深圳的朋友们，交个朋友吧。一起学习。