利用Logistic回归进行分类的思想就是：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。该算法最重要的就是要找到最佳拟合参数集。 本文介绍二值型输出分类器的数学原理。 针对这类问题：接收输入，输出为两个类别，这里假设为0和1，具有这样性质，且数学上容易处理的函数，有Sigmoid函数（S形函 ...
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2017-09-09 22:31:49
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GBRT（Gradient Boost Regression Tree）渐进梯度回归树,XGBoost是GBRT的一个工程实现 LR（Logistics Regression ）逻辑回归 Spark Spark是个通用的集群计算框架，通过将大量数据集计算任务分配到多台计算机上，提供高效内存计算。Sp ...
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2017-09-09 22:27:01
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已经知道了logistic回归模型，也知道了损失函数 损失函数是衡量单一训练样例的效果，还知道了成本函数 成本函数用于衡量参数w和b的效果在全部训练集上面的衡量下面开始讨论如何使用梯度下降法来训练或学习训练集上的参数w和b回顾一下： 这里是最熟悉的logistic回归算法第二行是成本函数J，成本函数... ...
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2017-09-09 00:06:05
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本周学习神经网络编程的基础知识构建神经网络，有些技巧是非常重要 神经网络的计算过程中，通常有一个正向的过程（正向传播步骤），接着会有一个反向步骤（反向传播步骤），为什么神经网络的计算可以分为前向传播和反向传播两个分开的过程？本周课程通过使用logistic回归来阐述，以便于能够更好的理解，logis... ...
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2017-09-08 23:59:57
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上一节当中，为了能够训练logistic回归模型的参数w和b，需要定义一个成本函数 使用logistic回归训练的成本函数 为了让模型通过学习来调整参数，要给出一个含有m和训练样本的训练集很自然的，希望通过训练集找到参数w和b，来得到自己得输出对训练集当中的值进行预测，将他写成y^（I）我们希望他会... ...
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2017-09-08 23:58:47
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怎么样计算偏导数来实现logistic回归的梯度下降法它的核心关键点是其中的几个重要公式用来实现logistic回归的梯度下降法接下来开始学习logistic回归的梯度下降法logistic回归的公式 现在只考虑单个样本的情况，关于该样本的损失函数定义如上面第三个公式，其中a是logistic回归的... ...
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2017-09-08 23:54:36
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可以说，一个神经网络的计算，都是按照前向或者反向传播的过程来实现的 首先计算出神经网络的输出紧接着进行一个反向传播的操作，我们用来计算出对应的梯度或者导数这个流程图解释了，为什么使用这样的方式这样实现为了阐明这个计算过程，举一个比logistic回归更简单，不那么正式的神经网络的例子 来自为知笔记(... ...
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2017-09-08 23:53:17
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Assignment1 Problem1： Ops excercises Problem2: Task1:Improving the accuracy of our logistic regression on MNIST Task2:数据一直解压失败，所以就先放一边了。 Task3:Build a ...
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2017-09-08 18:23:01
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感知器通常用下面的图形表示： x1，x2和x3是输入单元。每个输入单元分别代表一个特征。感知器通常用另外一个输入单元代表一个常用误差项，但是这个输入单元在图形中通常被忽略了。中间的圆圈是一个计算单元，类似神经元的细胞核连接输入单元和计算单元的边类似于树突。每条边是一个权重，或者是一个参数。参数容易解 ...
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2017-09-07 13:36:47
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原文：http://blog.csdn.net/dongtingzhizi/article/details/15962797 Logistic回归总结 PDF下载地址：http://download.csdn.net/detail/lewsn2008/6547463 1.引言 看了Stanford的 ...
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2017-09-06 12:51:41
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