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搜索关键字:逻辑回归    ( 776个结果
机器学习算法整理(二)逻辑回归 python实现
逻辑回归(Logistic regression) ...
分类:编程语言   时间:2018-01-28 14:41:34    阅读次数:167
[Python]数据挖掘(1)、梯度下降求解逻辑回归——考核成绩分类
ps:本博客内容根据唐宇迪的的机器学习经典算法 学习视频复制总结而来 http://www.abcplus.com.cn/course/83/tasks 逻辑回归 问题描述:我们将建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否被大学录取。假设你是一个大学系的管理员,你想根据两次考试的结果来决定每个申请人的录 ...
分类:编程语言   时间:2018-01-25 21:47:46    阅读次数:644
Spark机器学习解析下集
上次我们讲过《Spark机器学习(上)》,本文是Spark机器学习的下部分,请点击回顾上部分,再更好地理解本文。1.机器学习的常见算法 常见的机器学习算法有:l 构造条件概率:回归分析和统计分类;l 人工神经网络;l 决策树;l 高斯过程回归;l 线性判别分析;l 最近邻居法;l 感知器;l 径向基 ...
分类:其他好文   时间:2018-01-24 22:19:13    阅读次数:229
【机器学习】---逻辑回归从初识到应用
一、前述 逻辑回归是一种分类算法,对多元线性回归的结果做一定的缩放。是一种线性(x是一次的)有监督(有x,y)分类(要么是正列,要么是负例)算法。 二、具体 如果最后预测的结果大于0.5 是正例 小于0.5是负例 做分类的误差来源于两种情况: 假设Y是正列 1-p^ 假如本来是1这个类别:预测出来的 ...
分类:其他好文   时间:2018-01-23 22:07:39    阅读次数:156
斯坦福大学公开课机器学习:machine learning system design | data for machine learning(数据量很大时,学习算法表现比较好的原理)
下图为四种不同算法应用在不同大小数据量时的表现,可以看出,随着数据量的增大,算法的表现趋于接近。即不管多么糟糕的算法,数据量非常大的时候,算法表现也可以很好。 数据量很大时,学习算法表现比较好的原理: 使用比较大的训练集(意味着不可能过拟合),此时方差会比较低;此时,如果在逻辑回归或者线性回归模型中 ...
分类:编程语言   时间:2018-01-22 01:20:13    阅读次数:223
吴恩达-coursera-机器学习-week3
六、逻辑回归(Logistic Regression) 6.1 分类问题 6.2 假说表示 6.3 判定边界 6.4 代价函数 6.5 简化的成本函数和梯度下降 6.6 高级优化 6.7 多类别分类:一对多 七、正则化(Regularization) 7.1 过拟合的问题 7.2 代价函数 7.3 ...
分类:其他好文   时间:2018-01-17 00:38:29    阅读次数:198
Logistic Regression 逻辑回归
Motivation 问题描述对于一些问题标签值只有两个(1,0),而线性回归模型的输出值是一定范围的连续值。这时的做法是人为规定一个阈值0,当预测值大于0时判为1,预测值小于0时判为0.?上图对应的线性回归假设函数hypothesis为(特征的维数是2)\[h_\theta(x)=-3+x_1+x... ...
分类:其他好文   时间:2018-01-15 14:46:35    阅读次数:188
从逻辑回归到神经网络入门
从逻辑回归到深度学习全连接神经网络入门 ...
分类:其他好文   时间:2018-01-14 21:16:44    阅读次数:216
Logistic Regression 逻辑回归
$$\theta_1 := \theta_1 \alpha\frac 1 {2m}\sum_{i=1}^m(h_\theta(x^{(i)}) y^{(i)})\cdot{x^{(i)}}$$ } 问题描述 对于一些问题标签值只有两个(1,0),而线性回归模型的输出值是一定范围的连续值。这时的做法是 ...
分类:其他好文   时间:2018-01-13 20:42:06    阅读次数:206
线性分类器
1.理解线性分类器 目前我了解学习的线性分类器有2个:SVM和逻辑回归(也就是SoftMax),这2个分类器的主体都是一样,不同的地方就是生成损失函数不一样。所以我先讲主体,再讲损失函数,关于线性分类器,大体就是这个样子: 图片说明:生成这三根直线就是三个线性分类器,如果生成了这三根直线后,后面再有 ...
分类:其他好文   时间:2018-01-03 14:04:14    阅读次数:141
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