凸优化问题 以逻辑回归为例，$Y={1, 1}$,假设模型参数为$\theta$，则逻辑回归问题的优化目标为 $$\begin{aligned} \mathop{\min}_{\theta}L(\theta) = \sum \limits_{i=1}^n \log (1 + \exp( y_i \t ...
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2019-11-24 16:04:17
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逻辑回归 sigmoid函数=$\sigma(x)=\frac{1}{1+e^{ x}}=\frac{e^{x}}{1+e^{x}}$ 二项逻辑回归模型 有如下条件概率分布，$w$内已经包含了偏置$b$： $$P(Y=1|x)=\frac{\exp(w\cdot x)}{1+\exp(w\cdot ...
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2019-11-24 15:30:55
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模型评价 第二章：模型评价与损失函数 要点一： 逻辑回归模型对样本的预测取决于权值向量和偏置。 概念： 序号概念解释 1 训练集 包含真实类别标签的样本集 2 训练 根据训练集寻找最优参数的过程 3 损失函数 是模型参数的函数，用于衡量模型参数的优劣 逻辑回归预测样本x = （x1 ,x2, x3, ...
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2019-11-18 18:50:13
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logistic学习 标签（空格分隔）： logistic sigmod函数 逻辑回归 分类 前言： 整体逻辑回归比线性回归难理解点，其还需要《概率论与数理统计》中“二项分布”知识点的理解。 二项分布的公式：$P(X=k)=\left\lgroup\b ...
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2019-11-17 23:49:28
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我们知道较早的分类模型——感知机（1957年）是二类分类的线性分类模型，也是后来神经网络和支持向量机的基础。支持向量机（Support vector machines）最早也是是一种二类分类模型，经过演进，现在成为了既能处理多元线性和非线性的问题，也能处理回归问题。在深度学习风靡之前，应该算是最好的 ...
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2019-11-16 14:14:54
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在YouTube团队推荐系统Rank阶段，DNN输出层使用了weighted—LR，这既是这篇论文的一大创新点，也是一大难点。在这里，重新梳理下该算法的思路与推导，并进行推广。 理解 先说下常见的逻辑回归（LR）模型。LR模型假设数据服从伯努利分布，当某件事情发生，认为其概率为p，则当其不发生，概率 ...
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2019-11-16 12:31:35
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原文地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/24833574 一.前言 CNN作为一个著名的深度学习领域的“黑盒”模型，已经在计算机视觉的诸多领域取得了极大的成功，但是，至今没有人能够“打开”这个“黑盒”，从数学原理上予以解释。这对理论研究者，尤其是数学家来说当然是不可接受的 ...
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2019-11-13 23:54:51
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分类算法之逻辑回归（Logistic Regression） 1.二分类问题 现在有一家医院，想要对病人的病情进行分析，其中有一项就是关于良性\恶性肿瘤的判断，现在有一批数据集是关于肿瘤大小的，任务就是根据肿瘤的大小来判定是良性还是恶性。这就是一个很典型的二分类问题，即输出的结果只有两个值 良性和恶 ...
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2019-11-09 00:11:56
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在说逻辑回归前，还是得提一提他的兄弟，线性回归。在某些地方，逻辑回归算法和线性回归算法是类似的。但它和线性回归最大的不同在于，逻辑回归是作用是分类的。 ...
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2019-11-06 18:15:05
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问题描述： 在一段spark机器学习的程序中，同时用到了Filter算子和StringIndexer算子，其中StringIndexer在前，filter在后，并且filter是对stringindexer的输出列设置了过滤条件，filter算子之后将数据集灌到随机森林中（试过决策树分类和逻辑回归同 ...
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2019-11-05 13:16:49
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