介绍tensorflow中的网络API，本节主要介绍损失函数以及分类器相关接口。 ...
目前，机器学习的方法主要有三种：监督学习、半监督学习和无监督学习。监督学习是利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程。白话一点，就是根据已知的，推断未知的。代表方法有：Nave Bayes、SVM、决策树、KNN、神经网络以及Logistic分析等； 半监督方法主要考虑如何利 ...
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2017-06-16 21:11:59
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LR （一）认识Logistic回归（LR）分类器 实现原理 看以下链接 具体的实验代码 本地文件夹。 http://blog.csdn.net/suipingsp/article/details/41822313 GBDT：梯度提升决策树 FM ...
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2017-06-11 18:28:55
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回归分析是研究变量之间定量关系的一种统计学方法，具有广泛的应用。 Logistic回归模型 线性回归 先从线性回归模型开始，线性回归是最基本的回归模型，它使用线性函数描述两个变量之间的关系，将连续或离散的自变量映射到连续的实数域。 模型数学形式： 引入损失函数（loss function，也称为错误 ...
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2017-06-05 23:50:07
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广义线性模型是把自变量的线性预测函数当作因变量的估计值。在机器学习中，有很多模型都是基于广义线性模型的，比如传统的线性回归模型，最大熵模型，Logistic回归，softmax回归，等等。今天主要来学习如何来针对某类型的分布建立相应的广义线性模型。 Contents 1. 广义线性模型的认识 2. ...
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2017-06-05 19:23:26
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二分类问题Sigmod 在 logistic 回归中，我们的训练集由 个已标记的样本构成： ，其中输入特征。（我们对符号的约定如下：特征向量 的维度为 ，其中 对应截距项 。） 由于 logistic 回归是针对二分类问题的，因此类标记 。假设函数(hypothesis function) 如下： ...
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2017-06-04 15:52:12
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神经网络 在正式使用Keras之前，我们先来熟悉一下什么是神经网络，这样才能知道自己究竟在做什么。“神经网络”一词其实是对生物大脑打的比方，大脑里也有“神经网络”，神经网络的构成单元就是“神经元”。 感知器 感知器是最简单的一种神经网络，由单个神经元构成。就像生物神经元一样，具有树突和轴突。人工神经 ...
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2017-06-04 13:50:30
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一、引言 这段时间学习《机器学习》，学到第5章的“Logistic回归”，感觉相当吃力。追本溯源，从“Logistic回归”到“线性回归”，再到“最小二乘法”。最终定格到了《高等数学》（第六版·下册）第九章第10节“最小二乘法”，这才了解到最小二乘法背后的数学原理出自哪里。 “最小二乘法”是最优化问 ...
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2017-06-02 13:30:08
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回归与梯度下降： 回归在数学上来说是给定一个点集，能够用一条曲线去拟合之，如果这个曲线是一条直线，那就被称为线性回归，如果曲线是一条二次曲线，就被称为二次回归，回归还有很多的变种，如locally weighted回归，logistic回归，等等，这个将在后面去讲。 用一个很简单的例子来说明回归，这 ...
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2017-06-01 21:01:20
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Datasets（r自带数据包） 作者：王书宇 作品来源：百度百科 dating from #配对的病例对照数据，用于条件logistic回归 InsectSprays #使用不同杀虫剂时昆虫数目 iris #3种鸢尾花形态数据 LifeCycleSavings #50个国家的存款率 longley ...
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2017-05-30 21:57:28
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