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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前言 本文是多元线性回归的练习，这里练习的是最简单的二元线性回归，参考斯坦福大学的教学网http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/DocumentPage.php?course=DeepLearning&doc=exercises/ex2/ex2.ht... ...
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2016-07-04 11:39:00
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Coursera公开课笔记: 斯坦福大学机器学习第七课“正则化”
NLPJob
斯坦福大学机器学习第七课”正则化“学习笔记，本次课程主要包括4部分：
1)
The Problem of Overfitting(过拟合问题)
2) Cost Function(成本函数)
3) Regularized Linear Regression(线性回归的正则化...
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2016-07-03 01:50:44
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在网上看到一篇对从代码层面理解gbdt比较好的文章，转载记录一下： GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又 叫 MART（Multiple Additive Regression Tree)，是一种迭代的决策树算法，该算法由多棵决策树组成，所有树的结论 累加起 ...
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2016-07-01 22:50:34
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Octave for Microsoft Windows MathWorks Linear Regression with Multiple Variables Environment Setup Instructions Setting Up Your Programming Assignment... ...
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2016-06-29 06:34:34
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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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线性回归
本章介绍用线性模型处理回归问题。从简单问题开始，先处理一个响应变量和一个解释变量的一元问题。然后，我们介绍多元线性回归问题（multiple linear regression），线性约束由多个解释变量构成。紧接着，我们介绍多项式回归分析（polynomial regression问题），一种具有非线性关系的多元线性回归问题。最后，我们介绍如果训练模型获取目标函...
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2016-06-24 15:08:01
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在很多的机器学习或数据挖掘的问题中，我们所面对的只有数据，但数据中潜在的概率密度函数是不知道的，其概率密度分布需要我们从数据中估计出来。想要确定数据对应的概率密度分布，就需要确定两个东西：**概率密度函数的形式** 和 **概率密度函数的参数**。...
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2016-06-21 10:57:52
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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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Lasso Regression标签（空格分隔）： 监督学习在数据挖掘和机器学习算法的模型建立之初，为了尽量的减少因缺少重要变量而出现的模型偏差问题，我们通常会尽可能的多的选择自变量。但是在实际建模的过程中，通常又需要寻找 对响应变量具有解释能力的自变量子集，以提高模型的解释能力与预测精度，这个过程称为特征选择。...
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2016-06-12 02:56:22
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