第6章 逻辑回归与最大熵模型逻辑回归(logistic regression)是统计学习中的经典分类方法。最大嫡是概率模型学习的一个准则将其推广到分类问题得到最大熵模型(maximum entropy model)。逻辑回归模型与最大熵模型都属于对数线性模型。6.1 逻辑回归模型定义6.1(逻辑分布...
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2015-08-26 23:55:55
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关于控件： 对于初学者来说，一般要首先知道各个控件的大致作用，对于初学者来说，快速的掌握一些能满足常用功能的控件很重要，当熟悉的掌握之后，就要考虑从不同的解决方案中选择出之中最优的解决方案来实现。 如果在学习过程中，要用到某个具体的功能又不会用的时候，要善于通过以下四个方面去解决。 通过系统自带.....
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2015-08-26 01:39:38
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FOBOS由John Duchi和Yoram Singer提出，翻译为前进后退分离法。算法主要目的是要在进行在线学习实现以下目标（1）减少在线学习方法只用一条样本的梯度计算产生的误差（2）实现特征的稀疏性 算法原理FOBOS将权重的更新分为两个步骤：（1）前向标准梯度下降 （2）后向梯度微调...
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2015-08-25 18:46:08
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流数据：（1）传感器数据 （2）图像、视屏数据 （3）互联网数据 （4）业务数据机器学习：（1）监督学习：给定训练集，预测测试集。训练集包括数据和响应。常见的有监督学习包括分类和回归。（2）无监督学习：该训练集中只包括特征，没有人工标注的目标。常见的务监督学习方法包括聚类和密度估计。（3）半监督学习...
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2015-08-25 18:36:37
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对于编程，向来都是编的少，看的多，这种错误的学习方法一直延续至今，所以像运算符重载这么简单的东西，还是不太熟，今天借着学习栈的机会，自己写了一下链栈中赋值运算符的重载函数，写完之后对比了一下教材（《数据结构C++语言描述》任燕版），发现自己真是有种简单问题复杂化的天赋——写程序按部就班，不会优化。顺便发现了教材中一个小小的错误，在此加以纠正。链栈赋值运算符的重载（自己写的重载函数）
说明一下自己...
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2015-08-25 16:51:37
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最近跟完了Andrew Ng的Machine Learning前三周的课，主要讲解了机器学习中的线性回归（Linear Regression）和逻辑回归（Logistic Regression）模型。在这里做一下记录。
另外推荐一本统计学习的书，《统计学习方法》李航，书短小精悍，才200多页，但是内容基本上覆盖了机器学习中的理论基础。笔记 主要了解一下监督学习和无监督学习机器学习：是关于计算...
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2015-08-25 16:42:29
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一旦你发现一个学习工具，它采用自上而下的方法，那么什么是最好的学习方法？我对这有一个具有争议性的观点：我认为尽可能快地记住基础知识对初学者而言是绝对有必要的。当成为更高级的学习者，记忆很快成为一个被丢弃了的方式。你可能听到过别人轻视地说（“不要死记，要内部消化”，“我在消化记住的东西”，“我讨厌测试，我不得不回想起记忆中的东西”）。
另一方面，当你还是小学的时候，你被迫花时间来背乘法口诀表。为什...
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2015-08-25 14:16:17
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前几日砍瓜切菜般搭建了一个简单的网站，之后便进入一段目标迷茫期，同时也深知自己立足未稳，基础未牢；往前走又有诸多岔路口，毫无疑问会分散自己本就不多的精力。
我是继续不求甚解地走下去：用同样的手法搞定CSS、JAVASCRIPT等等或是退回去，求甚解Python和Django？
其实不冲突，前提是你要知道自己内心惶恐的原因并且解决。
知此，你才能够明辨何时不求甚解，何时求甚解。...
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2015-08-25 12:07:24
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对于swift 的学习 有一些小技巧，今天和大家分享
我们编写swift 程序用的一般都是 xcde 中的，只是选的开发语言不用
但是xcde 中写swift 程序 提示 太渣了
今天给大家推荐一个学习方法 --- swift 学习利器
playground -这个在新建项目可以找到
看看它强大的功能
这个是基本的swift 的一些简单语法的使用
// Playground...
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2015-08-21 09:33:34
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关于集成学习基础的简单描述什么是集成学习？集成建模是优化模型表现的一条重要途径。通常来说，将集成学习方法运用在你所构建的诸多模型之上是十分值得的，而同道中人们也一次又一次地证明着这一点。他们在诸如Kaggle之类的数据建模竞赛中往往会不约而同地采用集成学习，并且从中受益。集成学习其实是一个很宽泛的概...
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2015-08-20 22:09:35
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