由于第一次实验的实验报告不在这台机器，先写这一算法吧。SGDLR（the Stochastic Gradient Descent for Logistic Regression），要讲解这一算法，首先要把名字拆为几块。1 随机 2 梯度下降 3逻辑回归先贴一篇文章：http://blog.csdn....
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2014-10-31 21:53:01
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机器学习算法 原理、实践与实战 —— 分类、标注与回归1. 分类问题分类问题是监督学习的一个核心问题。在监督学习中，当输出变量$Y$取有限个离散值时，预测问题便成为分类问题。监督学习从数据中学习一个分类决策函数或分类模型，称为分类器（classifier）。分类器对新的输入进行输出的预测，这个过程称...
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2014-10-31 13:36:09
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选择回归测试策略时,需要兼顾效率和效益,我们可从以下两方面开展工作:1、测试用例库的维护: 删除过时的测试用例 改进不受控制的测试用例（一些对输入或运行状态十分敏感的测试用例,其测试不易重复且结果难以控制,影响回归测试的效率,需要进行改进,使其达到可重复和控制的要求） 删除多余/重复的测试用例...
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2014-10-31 13:34:02
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fitbit <- read.csv("fitbit.csv") date cal step dist floor sit inactive walk run1 2014年1月1日 2496 12803 9.14 15 1161 123 98 ...
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2014-10-30 22:13:10
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上一个博文，我们讲了Linear Regression, gradient descent, normal equations和Locally weighted linear regression,这次博文我们重点来学习Logistic regression，这是机器学习非常重要的一种回归模型，可....
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2014-10-30 22:10:48
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Likehood函数即似然函数，是概率统计中经常用到的一种函数，其原理网上很容易找到，这里就不讲了。这篇博文主要讲解Likelihood对回归模型的Probabilistic interpretation。在我们的回归模型中由于其他因素的影响我们的预测函数为： 其中 为影响预测的其他因素或者说噪.....
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2014-10-30 20:44:37
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人工智能和人工神经网络，提到这些可能有很多人都觉得很高深，很高级。但其实也有简单的，比如BP神经网络，就目前的人工神经网络发展看，除了深度学习算法的人工神经网络以外，应用最广泛的就是BP神经网络，BP神经网络能够快速发现并学习具备线性回归特征的问题。相信也有很多人想把它用在彩票分析上，处于爱好和玩的原因，我就来做一个实现。
BP神经网络的关键参数一般有3个，输入节点个数，隐藏节点个数，输出节点个...
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2014-10-30 19:13:03
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学习Andrew N.g的机器学习课程之后的简单实现.课程地址：https://class.coursera.org/ml-007不大会编辑公式，所以略去具体的推导，有疑惑的同学去看看Andrew 的课程吧，顺带一句，Andrew的课程实在是很赞。如果还有疑问，feel free to contac...
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2014-10-30 13:08:29
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简述所属版本所属模块严重等级优先级分配给【网络情况】【前置条件】【详情描述】 1、 2、 3、【预期结果】【实际结果】【历史版本】【备注】【是否补充用例】另外:1、若和界面有关的bug尽量提供对应截图,若有对应log的尽量提供对应log2、开发定位问题后,为方便后续分析回归,尽可能让开发提供出...
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2014-10-28 16:59:52
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最近学习了一种叫做 Factorization Machines（简称 FM）的通用算法，它可对任意的实值向量进行预测。其主要优点包括: 1) 可用于高度稀疏数据场景; 2) 具有线性的计算复杂度。本文将对 FM 框架进行简单介绍，并对其训练算法 — 随机梯度下降（SGD）法和交替最小二乘（ALS）法进行详细推导。...
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2014-10-28 12:22:05
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