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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一.初识机器学习 二.单变量线性回归问题（Linear regression with one variable） ...
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2018-03-06 17:50:34
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一、序言 在统计学中，线性回归（Linear regression）是利用称为线性回归方程的最小二乘函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。线性回归属于监督学习，因此方法和监督学习应该是一样的，先给定一个训练集，根据这个训练集学习出一个线性函数，然后测试这个函数训练的好不好（即 ...
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2018-03-06 12:47:57
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GBDT 序言 GBDT (Gradient Boosting Decision Tree)又叫MART (Multiple Additive Regression Tree)，是一种迭代的决策树算法，即该算法由多棵决策树组成，所有决策树的预测结果累加起来做最终答案。 正文 Gradient Boo ...
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2018-03-05 11:14:57
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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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作者：JSong，时间：2017.10.21 本文大量引用了 jasonfreak ( http://www.cnblogs.com/jasonfreak ) 的系列文章，在此进行注明和感谢. 广义的偏差（bias）描述的是预测值和真实值之间的差异，方差（variance）描述距的是预测值作为随机变 ...
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2018-03-04 15:59:14
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线性回归是最典型的回归问题，其目标值与所有的特征之间存在线性关系。线性回归于逻辑回归类似，不同的是，逻辑回归在线性回归的基础上加了逻辑函数，从而将线性回归的值从实数域映射到了0-1，通过设定阀值，便实现了回归的0-1分类，即二分类。 线性回归函数$Y=XW$，其中Y是1*n维向量，X是n*m矩阵，W ...
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2018-03-04 10:34:11
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参考资料 【1】 Spark MLlib 机器学习实践 【2】 统计学习方法 1、Logistic分布 设X是连续随机变量，X服从Logistic分布是指X具有下列分布函数和密度函数 ，。其中u为位置参数，γ为形状参数。如下图： 分布函数以(u,1/2)为中心对称，满足：，其中形状参数γ越小，中心部 ...
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2018-03-03 14:13:53
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参考资料： 【1】 Spark MLlib 机器学习实践 【2】 机器学习之梯度下降 http://www.cnblogs.com/rcfeng/p/3958926.html 【3】 统计学习方法 1、回归分析概念 在统计学中，线性回归(Linear Regression)是利用称为线性回归方程的最 ...
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2018-03-03 12:19:09
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coursera 上的 华盛顿大学 machine learning： regression 第四周笔记 通常， 过拟合的一个表现是拟合模型的参数很大。 为了防止过拟合 Total cost = measure of fit + measure of magnitude of coefficient ...
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2018-03-01 00:42:39
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