回归问题是根据一组特征(feature)，预测一个值，和分类问题不同，这个值是连续的，分类问题的预测值是离散的。 m：训练集的记录条数 x：训练集中的一条记录的输入变量部分，或者说特征值 y：训练集中的记录的输出...
分类：
其他好文 时间：
2015-01-28 13:13:19
阅读次数：
223
Stanford机器学习课程笔记——神经网络的表示
1. 为什么要引入神经网络
其实这个问题等价与神经网络和之前的回归模型有什么区别，如果你没有学过其他机器学习算法的话。这个问题可以通过一个例子来说明：如果样本都是60*60的图像，那么每个样本的特征维数都是3600个，使用前面讲的线性回归模型，那么需要建立的参数个数就有3600的；如果是非线性回归模型，还要考虑高次项...
分类：
其他好文 时间：
2015-01-28 11:10:41
阅读次数：
222
讲述的就是Learning to Rank中Pointwise的认识及PRank算法的实现.主要从以下四个方面进行讲述：
1.学习排序(Learning to Rank)概念
2.基于点的排序算法(Pointwise)介绍
3.基于顺序回归(Ordinal Regression-based)的PRank排序算法
4.PRank算法Java\C++实现及总结
同时讲述过程中遇到的困难及解决方法,希望文章对大家有所帮助,如果文章中有错误或不足之处!见谅~...
分类：
编程语言 时间：
2015-01-28 06:12:48
阅读次数：
408
DeepLearning tutorial（1）Softmax回归原理简介+代码详解
@author：wepon
@blog：http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/43157801
本文介绍Softmax回归算法，特别是详细解读其代码实现，基于python theano，代码来自：Classifying MNIST...
分类：
其他好文 时间：
2015-01-27 09:36:44
阅读次数：
852
:http://hi.baidu.com/hehehehello/blog/item/0b59cd803bf15ece9023d96e.html#sendhttp://en.wikipedia.org/wiki/Logistic_regressionLogistic regression （逻辑回归...
分类：
其他好文 时间：
2015-01-26 18:48:51
阅读次数：
232
从一项本届游戏开发者大会行业状况调查得出的数据，让我对游戏自发行趋势有了一些新思考。本调查从2014年北美游戏开发者大会参会人士中抽样2000人，结果显示，开发者自发行游戏的比例下降了，而寻找发行商的比例升高了。比较2014年和2013年的数据可以发现，采用发行商发行其最新游戏的开发者同比上升了6个百分点(从23%上升到了29%)。与此同时，计划下一个项目交与发行商发行的开发者比例也上升了3个百分...
分类：
编程语言 时间：
2015-01-26 11:55:55
阅读次数：
185
一、逻辑回归的认识逻辑回归是一个用来解决二分类的简便方法。先来看看逻辑回归解决二分类的基本思想。之前写了线性回归，现在写逻辑回归~都叫回归，有什么不同呢？这里写逻辑回归又提到线性回归，他们又有什么联系呢？首先，从机器学习的角度说一下。机器学习中，有两个问题是比较相似的，即预测和分类。通常将模型的输出...
分类：
其他好文 时间：
2015-01-25 21:01:58
阅读次数：
565
1.定义：利用已有样本，产自拟合方程，从而对（未知数据）进行预测。2.用途：预测，合理性判断。3.分类：线性回归分析：一元线性回归，多元线性回归，广义线性（将非线性转化为线性回归，logic回归）非线性回归分析4.困难：变量选取，多重共线性，观察拟合方程，避免过度拟合5.关系：函数关系：确定性关系，...
分类：
其他好文 时间：
2015-01-25 15:02:58
阅读次数：
273
一、问题描述线性回归问题非常简单。对于给定的m个样本 ，其中， 为第 i个样本的自变量，表示成n维列向量，即 （这里为了方便已经对 进行了增广，即对n-1维的变量增加取值为1的一维，组成n维，这样可以方便地将公式写成向量形式）， 为对应的函数值。线性回归的目标是找到自变量和函数值直接的一个最佳线性拟...
分类：
其他好文 时间：
2015-01-23 19:52:07
阅读次数：
296
摘要：目前经典的统计学分析方法主要有回归分析，Logistic回归，决策树，支持向量机，聚类分析，关联分析，主成分分析，对应分析，因子分析等，那么对于这些经典的分析方法在R中的使用主要有那些程序包及函数呢？1、线性模型~回归分析：【包】：stats 【函数】：lm(formula, data, .....
分类：
其他好文 时间：
2015-01-23 14:41:06
阅读次数：
407
