一、为什么不用Linear Regression的Cost Function来衡量Logistic Regression的θ向量 回顾一下，线性回归的Cost Function为 我们使用Cost函数来简化上述公式： 那么通过上一篇文章，我们知道，在Logistic Regression中，我们的假... ...
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2017-03-07 22:38:34
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1 摘要 本报告是在学习斯坦福大学机器学习课程前四节加上配套的讲义后的总结与认识。前四节主要讲述了回归问题，回归属于有监督学习中的一种方法。该方法的核心思想是从连续型统计数据中得到数学模型，然后将该数学模型用于预测或者分类。该方法处理的数据可以是多维的。 讲义最初介绍了一个基本问题，然后引出了线性回 ...
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2017-03-02 15:21:47
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本文对应《R语言实战》第13章：广义线性模型 广义线性模型扩展了线性模型的框架，包含了非正态因变量的分析。 两种流行模型：Logistic回归（因变量为类别型）和泊松回归（因变量为计数型） glm()函数的参数 分布族 默认的连接函数 binomial (link = “logit”) gaussi ...
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2017-02-28 22:03:29
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AlfheimOnline == Arithmetic and Logistic Online 题意:给你一个长为n的序列,序列中一个长度大于1的区间的价值定义为这个区间中的次大值和这个区间中其他任意一个值异或的最大值,求所有区间的价值中的最大值.n<=50000 如果知道某个数作为次大值可以和哪些 ...
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2017-02-25 16:53:04
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一、问题引入首先，Logistic回归是一种广义的线性回归模型，主要用于解决二分类问题。比如，现在我们有N个样本点，每个样本点有两维特征x1和x2，在直角坐标系中画出这N个样本的散点图如下图所示，
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2017-02-19 18:53:06
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最近翻Peter Harrington的《机器学习实战》，看到Logistic回归那一章有点小的疑问。 作者在简单介绍Logistic回归的原理后，立即给出了梯度上升算法的code：从算法到代码跳跃的幅度有点大，作者本人也说了，这里略去了一个简单的数学推导。 那么其实这个过程在Andrew Ng的机 ...
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2017-02-14 00:58:06
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1、主要内容 沿着之前学些机器学习基石课程中学习到的工具进行分析，该工具主要就是vc维，沿着特征转换这一目标进行探讨： (1)、当数据的特征的数量很大时，如何进行特征转换？支撑向量机 (2)、能不能找到具有预测性的特征然后联合起来？ (3)、如何发现隐藏的具有预测意义的特征？原先的神经网络到现在的深 ...
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2017-02-04 21:18:20
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信用评分卡模型在国外是一种成熟的预测方法，尤其在信用风险评估以及金融风险控制领域更是得到了比较广泛的使用，其原理是将模型变量WOE编码方式离散化之后运用logistic回归模型进行的一种二分类变量的广义线性模型。 本文重点介绍模型变量WOE以及IV原理，为表述方便，本文将模型目标标量为1记为违约用户 ...
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2017-02-04 16:34:52
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我们将讨论逻辑回归。 逻辑回归是一种将数据分类为离散结果的方法。 例如，我们可以使用逻辑回归将电子邮件分类为垃圾邮件或非垃圾邮件。 在本模块中，我们介绍分类的概念，逻辑回归的损失函数（cost functon），以及逻辑回归对多分类的应用。 我们还涉及正规化。 机器学习模型需要很好地推广到模型在实践 ...
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2017-01-26 23:19:54
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1. Linear Model for Classification 解决分类问题我们之前主要见过三个：线性分类问题，线性回归问题解分类，logistic回归。接下来看看这三者之间的区别与联系。 三者的区别主要是误差函数不同： 在同一个图上表示如下： 为什么Uper Bound是有效果的？理论证明： ...
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2017-01-17 00:36:34
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