逻辑回归(Logistic regression) ...
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2018-01-28 14:41:34
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一、介绍 Logistic回归是广泛应用的机器学习算法，虽然名字里带“回归”，但是它实际上是一种分类方法，主要用于两分类问题（即输出只有两种，分别代表两个类别）。 面对一个回归或者分类问题，建立代价函数(损失函数)，使用最优化算法（梯度上升法、改进的随机梯度上升法），找到最佳拟合参数，将数据拟合到一 ...
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2018-01-27 11:25:47
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Given a training set, an algorithm like logistic regression or the perceptron algorithm (basically) tries to find a straight line—that is, a decision ...
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2018-01-27 11:24:57
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默认是不对其求梯度的,除非声明为True 就是自动求导 Variable containing: 2 [torch.FloatTensor of size 1] Variable containing: 1 [torch.FloatTensor of size 1] Variable contain ...
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2018-01-21 11:10:03
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六、逻辑回归(Logistic Regression) 6.1 分类问题 6.2 假说表示 6.3 判定边界 6.4 代价函数 6.5 简化的成本函数和梯度下降 6.6 高级优化 6.7 多类别分类：一对多 七、正则化(Regularization) 7.1 过拟合的问题 7.2 代价函数 7.3 ...
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2018-01-17 00:38:29
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17年开始，网上的机器学习教程逐渐增多，国内我所了解的就有网易云课堂、七月、小象学院和北风。他们的课程侧重点各有不同，有些侧重理论，有些侧重实践，结合起来学习事半功倍。但是论经典，还是首推吴恩达的机器学习课程。 吴大大14年在 "coursera" 的课程通俗易懂、短小精悍，在讲解知识点的同时，还会 ...
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2018-01-16 23:56:43
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Motivation 问题描述对于一些问题标签值只有两个(1,0)，而线性回归模型的输出值是一定范围的连续值。这时的做法是人为规定一个阈值0，当预测值大于0时判为1，预测值小于0时判为0.?上图对应的线性回归假设函数hypothesis为(特征的维数是2)\[h_\theta(x)=-3+x_1+x... ...
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2018-01-15 14:46:35
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Motivation 问题描述对于一些问题标签值只有两个(1,0)，而线性回归模型的输出值是一定范围的连续值。这时的做法是人为规定一个阈值0，当预测值大于0时判为1，预测值小于0时判为0.?上图对应的线性回归假设函数hypothesis为(特征的维数是2)\[h_\theta(x)=-3+x_1+x... ...
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2018-01-15 12:39:27
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"机器学习系统设计（Building Machine Learning Systems with Python） Willi Richert Luis Pedro Coelho" 总述 本书是 2014 的，看完以后才发现有第二版的更新，2016。建议阅读最新版，有能力的建议阅读英文版，中文翻译有些 ...
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2018-01-14 16:47:51
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$$\theta_1 := \theta_1 \alpha\frac 1 {2m}\sum_{i=1}^m(h_\theta(x^{(i)}) y^{(i)})\cdot{x^{(i)}}$$ } 问题描述 对于一些问题标签值只有两个(1,0)，而线性回归模型的输出值是一定范围的连续值。这时的做法是 ...
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2018-01-13 20:42:06
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