logistic回归 很多时候我们需要基于一些样本数据去预测某个事件是否发生，如预测某事件成功与失败，某人当选总统是否成功等。 这个时候我们希望得到的结果是 bool型的,即 true or false 我们最先想到的是通过最小二乘法求出线性回归模型， 即 Y = WTX = w0x0 + w1x1 ...
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2018-04-20 16:09:41
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https://zhuanlan.zhihu.com/p/22810533 L2 -> Regression Problems KL -> Classification Problems http://deeplearning.cs.cmu.edu/slides/lec8.stochastic_gr ...
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2018-04-19 21:58:36
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from pyspark import SparkContext from pyspark import SparkConf from pyspark.mllib.regression import LabeledPoint from pyspark.mllib.tree import Gradie ...
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2018-04-17 19:53:15
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最近在学习RCNN，对于Bounding-Box（BB）regression能够提高边界框的精确度，对于其内容产生了很大兴趣。 主要内容学习自大神博客：https://blog.csdn.net/bixiwen_liu/article/details/53840913 侵删 这张图很有代表性，红色r ...
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2018-04-10 17:37:09
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一、整体网络结构 二、细节 n=7,(7+7)*2+4=32个channel 三、结果 四、总结 1、不做连线的话只能水平方向 2、连线可以多方向，但可能是扭曲的不规则形状 3、两阶段的回归，提高准确率 五、问题 1.回归的扭曲的多边形形状怎么算的f值？？？ ...
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2018-04-09 21:47:59
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整理自Adrew Ng 的 machine learning课程week3 目录： 二分类问题 模型表示 decision boundary 损失函数 多分类问题 过拟合问题和正则化 什么是过拟合 如何解决过拟合 正则化方法 模型表示 decision boundary 什么是过拟合 如何解决过拟合 ...
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2018-04-09 17:13:59
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一、模型概念 逻辑回归将线性函数复合于逻辑斯蒂函数中，用其取值估计分类概率，从而在空间形成超平面对样本点进行分类。 Logistic回归实质：发生概率除以没有发生概率再取对数。就是这个不太繁琐的变换改变了取值区间的矛盾和因变量自变量间的曲线关系。究其原因，是发生和未发生的概率成为了比值 ，这个比值就 ...
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2018-04-09 14:54:22
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闲来无聊，整理下，以飨各位 K-means，如何用hadoop实现k-meansnaive bayes和logistic regression的区别LDA的原理和推导做广告点击率预测，用哪些数据什么算法推荐系统的算法中最近邻和矩阵分解各自适用场景 需要进行公式推导的 SVM LR 贝叶斯 LSTM ...
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2018-04-06 18:40:44
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线性回归 线性回归(linear regression)是最简单的模型，通过学习一个线性模型来预测输出值。多元线性回归可表示为$$f(x_i)=w^Tx_i+b$$根据最小二乘法，寻找最优$$\hat{w}^*=argmin(y-W\hat{w})^T(y-X\hat{w})$$ ...
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2018-04-05 14:34:00
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摘要 最近在学习 ng 的神经网络入门。先记录一笔，一些概念 CNN( conventional Neual Network) 卷积神经网络 RNN(Recurrent neural network) 递归神经网络 误差函数 logistic regression 求导 正向传播、反向传播 单层神经 ...
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2018-04-04 16:09:47
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