转载：http://blog.fens.me/r-multi-linear-regression/ 前言 本文接上一篇R语言解读一元线性回归模型。在许多生活和工作的实际问题中，影响因变量的因素可能不止一个，比如对于知识水平越高的人，收入水平也越高，这样的一个结论。这其中可能包括了因为更好的家庭条件， ...
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2016-12-06 20:18:17
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Tensorflow是目前非常流行的deeplearning框架，学习Tensorflow最好的方法是github上的tf项目https://github.com/tensorflow/tensorflow 或者阅读极客学院主导翻译的中文教程http://wiki.jikexueyuan.com/p ...
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2016-12-06 09:29:08
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相信学过数理统计的都学过线性回归（linear regression），本篇文章详细将讲解单变量线性回归并写出使用最小二乘法（least squares method）来求线性回归损失函数最优解的完整过程，首先推导出最小二乘法，后用最小二乘法对一个简单数据集进行线性回归拟合； 线性回归 线性回归假设 ...
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2016-12-05 14:18:07
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Logistic回归虽然名字叫”回归” ，但却是一种分类学习方法。使用场景大概有两个：第一用来预测，第二寻找因变量的影响因素。逻辑回归(Logistic Regression, LR)又称为逻辑回归分析，是分类和预测算法中的一种。通过历史数据的表现对未来结果发生的概率进行预测。例如，我们可以将购买的 ...
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2016-12-02 03:12:29
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yaml写法的简单例子。将 $ ./ 1 2 3 4 5 命令的参数（代表图片地址）写入yaml中。 写yaml文件。 参考：[OpenCV] Samples 06: [ML] logistic regression 读xml文件。 { /* * Jeff --> Load xml. * trans ...
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2016-12-01 14:33:44
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1、简介 回归是一种极易理解的模型，就相当于y=f(x)，表明自变量x与因变量y的关系。最简单的回归是线性回归，然而线性回归的鲁棒性很差，使回归模型在训练集上表现都很差。这主要是由于线性回归在整个实数域内敏感度一致，而分类范围，需要在[0,1]。逻辑回归就是一种减小预测范围，将预测值限定为[0,1] ...
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2016-12-01 13:45:17
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评估性能 评估损失 1、Training Error 首先要通过数据来训练模型，选取数据中的一部分作为训练数据. 损失函数可以使用绝对值误差或者平方误差等方法来计算，这里使用平方误差的方法，即： (y-f(x))2 使用此方法计算误差，然后计算所有数据点，并求平均数。 Training Error ...
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2016-11-29 18:55:41
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多元回归 回顾一下简单线性回归：一个特征，两个相关系数 实际的应用要比这种情况复杂的多，比如 1、房价和房屋面积并不只是简单的线性关系。 2、影响房价的因素有很多，不仅仅是房屋面积，还包括很多其他因素。 现在描述第一种情况，房价和房屋面积不只是简单的线性关系，可能是二次或者多项式: 二次函数： 多项 ...
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2016-11-29 14:17:48
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Gradient Boosted Regression Trees 2 Regularization GBRT provide three knobs to control overfitting: tree structure, shrinkage, and randomization. Tree ...
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2016-11-28 08:21:35
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