分类问题Classification 一些典型的分类问题，如： y的取值不是一条曲线，而是几个离散值。 逻辑回归模型Logistic regression的假设函数表达式 逻辑回归模型中，要使 0<=hθ(x)<=1，可令 其函数图像为 称其为Sigmoid Function或Logistic Fu ...
分类：
其他好文 时间：
2018-02-28 01:08:31
阅读次数：
167
局部加权线性回归(Locally weighted linear regression) 在线性回归中，特征选择不当时可能会造成过拟合和欠拟合。为了解决这个问题，引入局部加权回归，避免了线性回归中特征的选择，利用预测值周围的局部数据进行线性拟合。 首先我们来看一个线性回归的问题，在下面的例子中，我们 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-02-26 23:25:53
阅读次数：
189
关于本文说明，本人原博客地址位于http://blog.csdn.net/qq_37608890，本文来自笔者于2018年02月21日 23:10:04所撰写内容（http://blog.csdn.net/qq_37608890/article/details/79343860）。 本文根据最近学习 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-02-22 10:56:31
阅读次数：
343
Python在机器学习方面一个非常强力的模块－－－scikit-learn模块,它作为数据挖掘和数据分析方面的一个简单而有效的工具，主要包括６大功能：分类(Classification),回归(Regression),聚类(Clustering),降维(Dimensionality Reductio ...
分类：
编程语言 时间：
2018-02-20 14:44:16
阅读次数：
258
多元线性回归Linear Regression with multiple variables 当有一个特征输入时，h(x)函数可表示为 当有多个特征输入时，h(x)函数可表示为 设x0 = 1，则特征输入和参数可表示为： h(x)函数就可表示为: 代价函数cost function： 多元线性回归 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-02-19 20:44:55
阅读次数：
218
神经网络基础 1.图计算 计算时有两种方法：正向传播和反向传播。正向传播是从底层到顶层的计算过程，逐步推出所求公式。反向传播是从顶层到底层，从已知的式子求出因变量的影响关系。 在这里用到的反向传播算法就是为了通过似然函数(成本函数)来确定要计算的参数。 在这里，logistic回归应用了反向传播，主 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-02-18 21:56:53
阅读次数：
208
Regression: Predict a continuous response Linear regression Pros: fast, no tuning required, highly interpretable, well-understood Cons: unlikely to pr ...
分类：
其他好文 时间：
2018-02-15 21:57:07
阅读次数：
249
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” shape (sigmoid curve). 其实逻辑斯谛函数也就是经常说的sigmoid函数，它的几何形状也就是一条sig ...
分类：
其他好文 时间：
2018-02-15 17:53:11
阅读次数：
160
支持：可指定绝对过期时间、滑动过期明间、文件依赖 三种缓存方式，目前已在公司各种生产业务项目中有使用。优点是可以根据数据的使用频率设置缓存有效期，特别是文件依赖缓存，比如：连接字符串读取一次后，若CONFIG文件没有改变，则缓存永久有效，一旦CONFIG更改，则缓存失效需重新读取，保证数据缓存的最大 ...
之前我们分析Logistic Regression，通过求p(y|x)来判定数据属于哪一个输出分类，这种直接判定的方法称为Discriminative Learning Algorithms，但还有另一种思路去接此问题，称为Generative Learning Algorithms，其中包括本文要 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-02-08 00:19:52
阅读次数：
814
