一个典型的logistic regression模型是: 这里明明用了非线性函数，那为什么logistic regression还是线性模型呢？ 首先，这个函数不是f(y,x)=0的函数，判断一个模型是否是线性，是通过分界面是否是线性来判断的。 这个P函数是y关于x的后验概率，它的非线性性不影响分界 ...
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2017-05-20 21:14:27
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机器学习是在模型空间中选择最优模型的过程，所谓最优模型，及可以很好地拟合已有数据集，并且正确预测未知数据。 那么如何评价一个模型的优劣的，用代价函数（Cost function）来度量预测错误的程度。代价函数有很多中，在Ng的视频中，Linear Regression用的是平方代价函数： Logis ...
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2017-05-20 14:26:59
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所需解决的问题是，训练一个Logistic Regression系统，使之能够识别手写体数字1-10，每张图片为20px*20px的灰度图。训练样例的输入X是5000行400列的一个矩阵，每一行存储一张图片(20^2=400)，共5000个训练样例，而y则为手写体所表示的数字1-10。 利用Logi ...
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2017-05-18 11:35:21
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先是几个英文： linear regression线性回归 gradient descent梯度下降 normal equations正规方程组 notation符号： m denote（指示） the number of training examples x denote the input v ...
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2017-05-08 21:00:48
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1. Fit locally If the true model changes much, we want to fit our function locally to different regions of the input space. 2. Scaled distance \ we pu ...
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2017-05-07 19:50:16
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1. Feature selection Sometimes, we need to decrease the number of features Efficiency: With fewer features, we can compute quickly Interpretaility: wh ...
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2017-05-07 11:47:45
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二、单变量线性回归(Linear Regression with One Variable) 2.1 模型表示 2.2 代价函数 2.3 代价函数的直观理解 2.4 梯度下降 2.5 梯度下降的直观理解 2.6 梯度下降的线性回归 2.7 接下来的内容 2.1 模型表示 之前的房屋交易问题为例，假使 ...
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2017-05-06 19:59:57
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1. Ridge regression A way to automatically balance between bias and varaince situations and regulate overfitting when using many features. because the ...
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2017-05-06 00:54:37
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转载链接：http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2013/03/15/2961660.html 前言 本文是多元线性回归的练习，这里练习的是最简单的二元线性回归，参考斯坦福大学的教学网http://openclassroom.stanford.edu/ ...
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2017-05-05 10:38:38
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4.1 多维特征 4.2 多变量梯度下降 4.3 梯度下降法实践 1-特征缩放 4.4 梯度下降法实践 2-学习率 4.5 特征和多项式回归 4.6 正规方程 4.7 正规方程及不可逆性（可选） 4.1 多维特征 目前为止，探讨了单变量/特征的回归模型，现在对房价模型增加更多的特征 增添更多特征后， ...
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2017-05-04 20:17:03
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