图片转自此 社群 一般社会学家与地理学家所指的社群(community)，广义而言是指在某些边界线、地区或领域内发生作用的一切社会关系。它可以指实际的地理区域或是在某区域内发生的社会关系，或指存在于较抽象的、思想上的关系，除此之外。Worsley(1987)曾提出社群的广泛涵义：可被解释为地区性的社 ...
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2018-06-29 00:01:24
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github： "代码实现之逻辑回归" 本文算法均使用python3实现 1. 什么是逻辑回归 《机器学习实战》一书中提到： 利用逻辑回归进行分类的主要思想是：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类（主要用于解决二分类问题）。 由以上描述我 ...
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2018-06-04 22:24:59
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ng机器学习视频笔记（十） ——SVM进一步认识 （转载请附上本文链接——linhxx） 一、概念 svm称为支持向量，所谓的支持向量，就是在后面划分最大间距的时候，参与运算的向量，且最终新的样本进行比较，也只需要通过支持向量进行比较就可以了，不关心离边界线太远的其他向量。 下图，在一个二维环境中， ...
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2018-02-04 12:45:57
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机器学习实战四（Logistic Regression） 这一章会初次接触 ，在日常生活中应用很广泛。这里我们会用到基本的梯度上升法，以及改进的随机梯度上升法。 Logistic回归 优点：计算代价不高，易于理解和实现 缺点：容易欠拟合，分裂精度可能不高 原理：根据现有数据堆分类边界线建立回归公式， ...
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2018-01-10 16:54:25
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一、概述 假设现在有一些数据点，我们用一条直线对这些点进行拟合（该线称为最佳拟合直线），这个拟合过程就称为回归； 利用Logistic回归进行分类的主要思想是： 根据现有数据对分类边界线建立回归公式， 以此进行分类。 这里的“回归”一词源于最佳拟合， 表示要找到最佳拟合参数集， 其背后的数学分析将在 ...
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2017-10-31 12:51:46
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第5章 Logistic回归 Logistic 回归 概述 Logistic 回归虽然名字叫回归，但是它是用来做分类的。其主要思想是: 根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。 须知概念 Sigmoid 函数 回归 概念 假设现在有一些数据点，我们用一条直线对这些点进行拟合（这条直线称为 ...
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2017-10-17 14:57:13
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通常来说margin为正值时，我们很清楚其布局形式，即在border边界线处再往外扩展指定长度。可margin为负又表示什么呢，表示始于border边界线处并向内扩展指定长度，这样，下一个文档流对象便是从margin边界线处起，显示出来。 所以：内容部分的width = 元素实际宽度 - margi ...
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2017-09-17 13:34:45
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利用Logistic回归进行分类的思想就是：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。该算法最重要的就是要找到最佳拟合参数集。 本文介绍二值型输出分类器的数学原理。 针对这类问题：接收输入，输出为两个类别，这里假设为0和1，具有这样性质，且数学上容易处理的函数，有Sigmoid函数（S形函 ...
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2017-09-09 22:31:49
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1. Logistic回归： 1）优点：计算代价不高，易于理解和实现； 2）缺点：容易欠拟合，分类精度可能不高； 3）适用数据类型：数值型和标称型数据； 2. 分类思想： 根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。 这里借助sigmoid函数，其特点为当z为0时，sigmoid函数值为0. ...
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2017-07-27 16:36:48
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主要思想：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类 优点：计算代价不高，易于理解和实现 缺点：容易欠拟合，分类精度可能不高 适用数据类型：数值型和标称型数据 回归的结果为一个数值型数据，利用Sigmoid函数（平缓的阶跃函数）将其归一化到[0,1]之间，之后设定阈值以进行分类。 simoi ...
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2017-07-16 23:27:02
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