①假设函数(hypothesis function) 在给定一些样本数据(training set)后，采用某种学习算法(learning algorithm)对样本数据进行训练，得到了一个模型或者说是假设函数。 当需要预测新数据的结果时，将新数据作为假设函数的输入，假设函数计算后得到结果，这个结果 ...
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2017-11-27 23:31:41
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Softmax回归模型，该模型是logistic回归模型在多分类问题上的推广，在多分类问题中，类标签 可以取两个以上的值。Softmax模型可以用来给不同的对象分配概率。即使在之后，我们训练更加精细的模型时，最后一步也需要用softmax来分配概率。本质上其实是一种多种类型的线性分割，当类标签 取 ...
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2017-11-25 13:10:02
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一、小组成员与小组任务 1.小组成员 组长：兰新旭 组员：王昊 范清林 包苏都 2.小组成员任务 兰新旭：负责幻灯片理论部分讲解，幻灯片制作，监督组员完成任务 王 昊：负责幻灯片操作部分讲解，软件操作，材料收集 范清林：负责收集材料，辅助幻灯片制作 苏 道：负责收集材料，辅助软件操作 二、小组PPT ...
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2017-11-12 13:27:52
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1 Logistic 回归算法的原理 1.1 需要的数学基础 我在看机器学习实战时对其中的代码非常费解，说好的利用偏导数求最值怎么代码中没有体现啊，就一个简单的式子：θ= θ - α Σ [( hθ(x(i))-y(i) ) ] * xi 。经过查找资料才知道，书中省去了大量的理论推导过程，其中用到 ...
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2017-11-11 18:53:10
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1. Build a logistic regression model, structured as a shallow neural network2. Implement the main steps of an ML algorithm, including making predictio ...
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2017-11-09 19:47:59
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1）sigmoid函数（也叫逻辑斯谛函数）： 引用wiki百科的定义： A logistic function or logistic curve is a common “S” shape (sigmoid curve). 其实逻辑斯谛函数也就是经常说的sigmoid函数，它的几何形状也就是一条s ...
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2017-11-08 20:50:55
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分类模型和回归模型本质一样，分类模型是将回归模型的输出离散化。 举几个例子: 1. Logistic Regression 和 Linear Regression： Linear Regression： 输出一个标量 wx+b，这个值是连续值，所以可以用来处理回归问题。 Logistic Regre ...
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2017-11-05 17:26:39
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1.机器学习 机器学习是工具，具体应用到某个实际场景下，才是目的。 2.分类 a 监督学习，包括回归（regression），分类（classification）。回归问题，数据可以是连续或者离散，分类问题，数据一般是离散的。 b 理论学习，机器学习目前主流的算法，用算法工具结合具体使用场景，解决问 ...
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2017-11-04 19:27:29
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1. 二分类问题 样本： ，训练样本包含 个； 其中 ，表示样本 包含 个特征； ，目标值属于0、1分类； 训练数据： 输入神经网络时样本数据的形状： 目标数据的形状： 2. logistic Regression 逻辑回归中，预测值： 其表示为1的概率，取值范围在 之间。 引入Sigmoid函数， ...
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2017-11-04 00:26:29
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当看到这部分内容的时候我是激动的，因为它终于能跟我之前学习的理论内容联系起来了，这部分内容就是对之前逻辑回归理论部分的代码实现，所以如果有不甚理解的内容可以返回对照着理论部分来理解，下面我们进入主题 logistic regression 一、sigmoid函数 在之前的理论部分我们知道，如果我们需 ...
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2017-11-02 16:59:25
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