第一眼看到逻辑回归（Logistic Regression）这个词时，脑海中没有任何概念，读了几页后，发现这非常类似于神经网络中单个神经元的分类方法。书中逻辑回归的思想是用一个超平面将数据集分为两部分，这两部分分别位于超平面的两边，且属于两个不同类别（和SVM的想法有些相似），如下图：因此，一般的逻...
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2015-01-05 21:47:02
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前言 前文讨论的回归算法都是全局且针对线性问题的回归，即使是其中的局部加权线性回归法，也有其弊端(具体请参考前文：) 采用全局模型会导致模型非常的臃肿，因为需要计算所有的样本点，而且现实生活中很多样本都有大量的特征信息。 另一方面，实际生活中更多的问题都是非线性问题。 针对这些问题，有了树回...
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2015-01-05 18:05:58
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前言 本文将系统的介绍机器学习中监督学习的回归部分，系统的讲解如何利用回归理论知识来预测出一个分类的连续值。 显然，与监督学习中的分类部分相比，它有很鲜明的特点：输出为连续值，而不仅仅是标称类型的分类结果。基本线性回归解决方案 - 最小二乘法 “给出一堆散点，求出其回归方程。" -> 对于这个...
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2015-01-04 22:58:24
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转载自：http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/20319673一、逻辑回归（LogisticRegression） Logistic regression （逻辑回归）是当前业界比较常用的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性。 还有类似的某...
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2015-01-04 20:58:40
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办公管理核心业务就是审批流+文档。
回想办公管理信息化前，办理业务过程是这样的：
（1）工作人员先填写申请单（或审批单），填写好后，连同附属资料装订在一起，送给下一环节办理（或审批）；
（2）上述业务处理过程中，管理人员首先关注的是流程走的对不对，其次看提交上来的报告，这个报告就是申请单文档及其附件。
回归业务的本质，就是前面所说的分析结论：审批流+文档。
下面举例解答业务模型：
（1）综合信息类业务（是指发布新...
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2015-01-03 22:28:02
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Mac高大上嘛？Mac由于贵就高大上了？Mac由于没有这个哪个就不高大上了？本文没有结论，仅仅是回归技术本源，是不是高大上还要大家自己评说。大多数Mac用户可能并不在乎苹果的OS X操作系统缺少一个有效的逻辑卷管理(LVM)系统的事实，仅仅要使用上没有妨碍就好。最早从10.7的狮子系统開始，OS X...
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2015-01-03 19:48:42
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reference :http://www.csdn.net/article/2012-12-28/2813275-Support-Vector-MachineSVM是什么？SVM是一种训练机器学习的算法，可以用于解决分类和回归问题，同时还使用了一种称之为kernel trick的技术进行数据的转换...
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2015-01-03 15:50:33
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Y1 X1 Y2 X2 Y3 X3 Y4 X48.04 10 9.14 10 7.46 10 6.58 86.95 8 8.14 8 6.77 8 5.76 87.58 ...
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2015-01-02 19:54:23
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近来看论文中经常看到GDA和朴素贝叶斯，并且论文中说的算法中用到的贝叶斯公式，对怎么用的原理比较困惑，今天主要看了斯坦福机器学习的关于GDA，NB和LR的讲义部分。理解了贝叶斯公式在GDA和NB中的原理，以及GDA和LR的关系。
与以前学习贝叶斯公式相比贝叶斯公式：对于目标B有不同的到达方式Ai，i=1,2,3,...,n。已知p(Ai)和p(B|Ai)的话，如果知道B发生了，可以知...
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2014-12-31 22:55:38
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