Logistic回归在用线性模型进行回归训练时，有时需要根据这个线性模型进行分类，则要找到一个单调可微的用于分类的函数将线性回归模型的预测值关联起来。这时就要用到逻辑回归，之前看吴军博士的《数学之美》...
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2017-04-24 17:47:28
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文章： http://blog.csdn.net/u014422406/article/details/52805924 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” s ...
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2017-04-23 01:15:58
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使hypotheses hθ(x) to satisfy 0≤hθ(x)≤1. z > 0,g(z) > 0.5 ,y=1; z< 0,g(z) < 0.5 ,y=0; Cost Function: When y = 1, we get the following plot for J(θ) vs ...
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2017-04-22 00:26:35
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本文简单整理了以下内容： （一）线性回归 （二）二分类：二项Logistic回归 （三）多分类：Softmax回归 （四）广义线性模型 二项Logistic回归是我去年入门机器学习时学的第一个模型，我觉得这个模型很适合用来入门（但是必须注意这个模型有很多很多很多很多可以展开的地方）。比较有意思的是那 ...
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2017-04-21 21:25:43
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一些经常使用的Shell编程（脚本）命令和语句，能够满足一般需求。 接收到的命令參数： 參数个数： $# 參数值： 命令本身：$0 第一个參数：$1 第二个參数：$2 …… 退出命令： exit echo命令： 换行： echo 输出后不换行： echo -n "请选择（y/n）？" 输出后不换行， ...
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2017-04-20 20:06:31
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一般来说，回归是不用于分类的，因为回归是连续的，受噪声影响较大。为了能够处理分类问题，引入了逻辑回归。 逻辑回归本质上来说还是线性回归，他只是在线性回归的基础上加了一个映射函数。 假设函数：$h_\theta\left(x\right) = g\left(\theta^T x \right) = \ ...
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2017-04-18 10:12:59
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2. 逻辑回归 Logistic回归算法基于Sigmoid函数，或者说Sigmoid就是逻辑回归函数。Sigmoid函数定义如下： 11+e?z。函数值域范围(0,1)。 因此逻辑回归函数的表达式如下： hθ(x)=g(θTX)=11+e?θTX其中，g(z)=11+e?z 其导数形式为： g′(z ...
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2017-04-14 00:11:49
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这是我首次接触最优算法，如何在最短时间内从A点到达B点？ 这个应该是最短路径问题了，如何投入最少的工作却获得最大的收益？如何设计发动机使油耗少而功率大呢？ 现在我们讲学习一些最优算法，并且利用他们来训练出一个非线性函数用于分类。至于“回归” 是什么东西呢？假设我们现在有一些数据点，我们用一条直线对这 ...
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2017-04-11 16:57:29
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1.概述： 对于一些结果较单一的离散数值，机器学习的分类器是一个不错的选择。例如，我们预测一封邮件是否为垃圾邮寄的时候，可以分析该邮件的相关的特征得出“0，1”的结果，从而分析得到该邮件的最终属性。2特点 2.1变形 分类器与线性回归相似，可以通过对数变形得到。 将线性函数引申成为“0，1”，通过辅 ...
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2017-04-09 18:52:03
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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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2017-04-09 12:24:18
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