分类问题Classification 一些典型的分类问题，如： y的取值不是一条曲线，而是几个离散值。 逻辑回归模型Logistic regression的假设函数表达式 逻辑回归模型中，要使 0<=hθ(x)<=1，可令 其函数图像为 称其为Sigmoid Function或Logistic Fu ...
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2018-02-28 01:08:31
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神经网络基础 1.图计算 计算时有两种方法：正向传播和反向传播。正向传播是从底层到顶层的计算过程，逐步推出所求公式。反向传播是从顶层到底层，从已知的式子求出因变量的影响关系。 在这里用到的反向传播算法就是为了通过似然函数(成本函数)来确定要计算的参数。 在这里，logistic回归应用了反向传播，主 ...
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2018-02-18 21:56:53
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sigmoid函数（也叫逻辑斯谛函数）： 引用wiki百科的定义： A logistic function or logistic curve is a common “S” shape (sigmoid curve). 其实逻辑斯谛函数也就是经常说的sigmoid函数，它的几何形状也就是一条sig ...
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2018-02-15 17:53:11
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支持：可指定绝对过期时间、滑动过期明间、文件依赖 三种缓存方式，目前已在公司各种生产业务项目中有使用。优点是可以根据数据的使用频率设置缓存有效期，特别是文件依赖缓存，比如：连接字符串读取一次后，若CONFIG文件没有改变，则缓存永久有效，一旦CONFIG更改，则缓存失效需重新读取，保证数据缓存的最大 ...
之前我们分析Logistic Regression，通过求p(y|x)来判定数据属于哪一个输出分类，这种直接判定的方法称为Discriminative Learning Algorithms，但还有另一种思路去接此问题，称为Generative Learning Algorithms，其中包括本文要 ...
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2018-02-08 00:19:52
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ng机器学习视频笔记（四） ——logistic回归 （转载请附上本文链接——linhxx） 一、概述 1、基本概念 logistic回归（logistic regression），是一个分类（classification）算法（注意不是回归算法，虽然有“回归”二字），用于处理分类问题，即结果是离散 ...
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2018-02-04 12:48:38
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牛顿方法 本次课程大纲： 1、 牛顿方法：对Logistic模型进行拟合 2、 指数分布族 3、 广义线性模型（GLM）：联系Logistic回归和最小二乘模型 复习： Logistic回归：分类算法 假设给定x以为参数的y=1和y=0的概率： 求对数似然性： 对其求偏导数，应用梯度上升方法，求得： ...
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2018-01-31 20:20:58
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本文介绍了机器学习中基本的优化算法—梯度下降算法和随机梯度下降算法，以及实际应用到线性回归、Logistic回归、矩阵分解推荐算法等ML中。 梯度下降算法基本公式 常见的符号说明和损失函数 X :所有样本的特征向量组成的矩阵 x(i) 是第i个样本包含的所有特征组成的向量x(i)=（x(i)1,x( ...
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2018-01-31 14:39:56
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Spark2.0 MLPC（多层神经网络分类器）算法概述 MultilayerPerceptronClassifier（MLPC）这是一个基于前馈神经网络的分类器，它是一种在输入层与输出层之间含有一层或多层隐含结点的具有正向传播机制的神经网络模型。 中间的节点使用sigmoid （logistic） ...
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2018-01-30 19:55:08
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知识点汇总 作业内容：用logistic回归对猫进行分类 numpy知识点： 1. 查看矩阵维度： x.shape 2. 初始化0矩阵： np.zeros((dim1, dim2)) 3. 去掉矩阵中大小是1的维度： x = np.squeeze(x) 4. 将(a, b, c, d)矩阵转换为(b ...
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2018-01-29 11:29:51
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