线性回归假设 代价函数－－－均方误差 最小化样本内代价函数 只有满秩方阵才有逆矩阵 线性回归算法流程 线性回归算法是隐式迭代的 线性回归算法泛化可能的保证 线性分类是近似求解，线性回归是解析求解， 线性分类中使用0/1误差，线性回归中使用均方误差， 误差方面，线性分类能小于线性回归， 但线性回归速度 ...
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2017-10-08 12:13:19
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一、一般模型 结果是：0.82222222222222219 二、加入正则项： 结果是：0.77777777777777779 ...
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2017-10-06 13:25:22
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曾经被问，Logistic回归为什么用sigmoid函数。一时语塞······ Logistic回归采用sigmoid函数与最大熵有关。 是训练数据，是n维向量。是对应的label，取值集合为{0,1,...,k-1}，在Logistic回归中，k=2。是我们要去学习的概率函数，如将计算出将x分为类 ...
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2017-10-04 00:23:32
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In this lesson, we will learn how to train a Naive Bayes classifier and a Logistic Regression classifier - basic machine learning algorithms - on JSON ...
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2017-10-03 20:37:14
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In this lesson, we will learn how to train a Naive Bayes classifier or a Logistic Regression classifier - basic machine learning algorithms - in order ...
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2017-10-03 19:43:51
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原文链接：http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/03/05/1971867.html1 分类和logistic回归 一般来说，回归不用在分类问题上，因为回归是连续型模型，而且受噪声影响比较大。如果非要使用回归算法，可以使用logistic回归。 ... ...
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2017-10-02 19:45:04
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一、二分类问题与logistic 回归 回归问题 “回归”一词源自英国科学弗朗西斯·高尔顿（Francis Galton），他还是著名的生物学家、进化论奠基人查尔斯·达尔文（Charles Darwin）的表弟。高尔顿发现，虽然有一个趋势——父母高，儿女也高；父母矮，儿女也矮，但给定父母的身高，儿女 ...
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2017-10-02 17:17:38
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http://www.jianshu.com/p/005a4e6ac775 综述 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 ...
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2017-10-01 22:10:08
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logistic 函数： 二分类问题 softmax 函数： 将k维向量压缩成另一个k维向量，进行多分类，logistic 是softmax的一个例外 ...
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2017-10-01 18:09:57
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（3）在逻辑回归中的应用。 由于交叉熵是衡量两个分布之间的相似度，在逻辑回归中，首先数据集真实的分布是p，通过逻辑回归模型预测出来的结果对应的分布是q，此时交叉熵在这里就是衡量预测结果q与真实结果p之间的差异程度，称之为交叉熵损失函数。具体如下： 假设，对应两分类的逻辑回归模型logistic re ...
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2017-10-01 16:17:29
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