1 # coding:utf-8 2 import matplotlib.pyplot as plt 3 import numpy as np 4 5 def dataN(length):#生成数据 6 x = np.ones(shape = (length,3)) 7 y = np.zeros(l ...
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2016-07-05 00:54:45
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前言： 本节来练习下logistic regression相关内容，参考的资料为网页：http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/DocumentPage.php?course=DeepLearning&doc=exercises/ex4/ex4.htm... ...
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2016-07-04 11:44:59
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前面的文章已经介绍过了2种经典的机器学习算法：线性回归和logistic回归，并且在后面的练习中也能够感觉到这2种方法在一些问题的求解中能够取得很好的效果。现在开始来看看另一种机器学习算法——神经网络。线性回归或者logistic回归问题理论上不是可以解决所有的回归和分类问题么，那么为什么还有其它各... ...
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2016-07-04 11:34:28
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前言： 在上一讲Deep learning：五(regularized线性回归练习)中已经介绍了regularization项在线性回归问题中的应用，这节主要是练习regularization项在logistic回归中的应用，并使用牛顿法来求解模型的参数。参考的网页资料为：http://opencl... ...
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2016-07-03 23:14:00
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本文介绍logistic回归，和改进算法随机logistic回归，及一个病马是否可以治愈的案例。例子中涉及了数据清洗工作，缺失值的处理。 一 引言 1 sigmoid函数，这个非线性函数十分重要，f(z) = 1 / (1 + e^(-z) ), 画图如下： 这个函数可以很好的把数轴上的值映射到0， ...
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2016-06-25 23:00:12
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从线性回归到逻辑回归
在第2章，线性回归里面，我们介绍了一元线性回归，多元线性回归和多项式回归。这些模型都是广义线性回归模型的具体形式，广义线性回归是一种灵活的框架，比普通线性回归要求更少的假设。这一章，我们讨论广义线性回归模型的具体形式的另一种形式，逻辑回归（logistic regression）。
和前面讨论的模型不同，逻辑回归是用来做分类任务的。分类任务...
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2016-06-24 15:08:19
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机器学习
这是记录自学的过程，目前的理论基础就是：大学高等数学+线性代数+概率论。编程基础：C/C++,python在观看机器学习实战这本书，慢慢介入。相信有读过以上三门课的人完全可以开始自学机器学习了，当然我上面这三门课学的一般，所以你只知道有这么一个公式或名词，不懂可以百度之深究之。在写这篇文章的时候作者机器学习还没学完，故文章中的错误还请不吝指出。再次声明，系列文章只是分享学习过程，学习点...
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2016-06-20 07:07:15
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1.逻辑函数：
Logistic函数或Logistic曲线是一种常见的S形函数，它是皮埃尔·弗朗索瓦·韦吕勒在1844或1845年在研究它与人口增长的关系时命名的。广义Logistic曲线可以模仿一些情况人口增长（P）的S形曲线。起初阶段大致是指数增长；然后随着开始变得饱和，增加变慢；最后，达到成熟时增加停止。[1]
logistic函数其实就是这样一个函数：
非常简单吧，这个...
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2016-06-12 02:53:15
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最近复习了一下机器学习的知识，在这里想总结一下，网上也有很多，大多都是不全或者是错误的。下面主要看我来简单总结一下回归分析的知识点。 1、内容概要 （1）线性回归 （2）逻辑回归（Logistic ） （3）最大似然估计 （4）梯度下降 2、线性回归 （1）我们以前初中学过线性函数y=a*x+b,都 ...
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2016-06-07 12:35:38
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转自别处 有很多与此类似的文章 也不知道谁是原创
初步接触
谓LR分类器(Logistic Regression Classifier)，并没有什么神秘的。在分类的情形下，经过学习之后的LR分类器其实就是一组权值w0,w1,...,wm.
当测试样本集中的测试数据来到时，这一组权值按照与测试数据线性加和的方式，求出一个z值：
z = w0+w1*x1+w2*x2+......
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2016-05-30 15:07:45
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