许多问题需要将概率估算值作为输出。逻辑回归是一种极其高效的概率计算机制。实际上，您可以通过下两种方式之一使用返回的概率： “按原样” 转换成二元类别 我们来了解一下如何“按原样”使用概率。假设我们创建一个逻辑回归模型来预测狗在半夜发出叫声的概率。我们将此概率称为： 如果逻辑回归模型预测 p(bark ...
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2018-03-25 12:01:08
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逻辑回归返回的是概率。您可以“原样”使用返回的概率（例如，用户点击此广告的概率为 0.00023），也可以将返回的概率转换成二元值（例如，这封电子邮件是垃圾邮件）。 如果某个逻辑回归模型对某封电子邮件进行预测时返回的概率为 0.9995，则表示该模型预测这封邮件非常可能是垃圾邮件。相反，在同一个逻辑 ...
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2018-03-25 11:57:52
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Python从2015年开始，一直处于火爆的趋势，目前Python工程师超越Java、Web前端等岗位，起薪在15K左右，目前不管是小公司还是知名大公司都在热招中。 当然，每个城市对岗位的需求也不尽相同，例如北京肯定是最大，其次是上海： 从目前的市场需求的岗位技能，我们列举了如下的岗位要求，具体如下 ...
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2018-03-23 16:21:12
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一.逻辑回归问题（分类问题） 其中g(z)被称为逻辑函数或者Sigmiod函数，其函数图形如下： 理解预测函数hθ(x)的意义：其实函数hθ(x)的值是系统认为样本值Y为1的概率大小，可表示为hθ(x)=P(y=1|x;θ)=1-P(y=0|x;θ). 代价函数（Cost Function）J(θ) ...
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2018-03-19 22:18:17
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逻辑回归 针对二分类问题，若X是特征集合，Y是类别标签（0，1），假设Y的取值服从伯努利分布，即 $P(Y=0|X)=1 p$ $P(Y=1|X)=p$ 再假设p是可以由已知的特征集合X预测的，令(式2) $$p=\frac{1}{1+e^{ {\theta}^{T} x}}=h_{\theta}( ...
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2018-03-19 13:23:12
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#-*- coding: utf-8 -*- ''' 逻辑回归参数： penalty：惩罚项，str类型，可选参数为l1和l2，默认为l2。用于指定惩罚项中使用的规范。newton-cg、sag和lbfgs求解算法只支持L2规范。L1G规范假设的是模型的参数满足拉普拉斯分布，L2假设的模型参数满足高... ...
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2018-03-10 20:32:28
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上一篇我总结了自己在学完逻辑回归后，实现了对手写数字的初步识别 ， 在学完了Andrew教授的神经网络简易教程后，趁着知识刚学完没多久，记下了自己在运用简易神经网络实现手写数字识别过程中的总结和问题 ^_^ 菜鸡QP的第二篇学习笔记 ~ 错误在所难免 ，希望自己可以通过一篇篇菜鸡的笔记心得 ，取得一 ...
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2018-03-09 13:17:07
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1 logistic regression model1.1 logistic distribution1.2 binary logistic regression model1.3 模型参数估计1.4 multi-nominal logistic regression model2 最大熵模型2.... ...
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2018-03-07 13:18:48
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Softmax Regression是逻辑回归在多分类问题上的推广，主要用于处理多分类问题，其中任意两个类别之间都是线性可分的。 假设有$k$个类别，每个类别的参数向量为${\theta}_j $，那么对于每个样本，其所属类别的概率为： \[P({{y}_{i}}|X,{{\theta }_{j}} ...
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2018-03-04 23:56:03
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