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Stanford机器学习---第十四讲.机器学习应用举例之Photo OCR
http://blog.csdn.net/l281865263/article/details/50278745 本栏目(Machine learning)包括单参数的线性回归、多参数的线性回归、Octave Tutorial、Logistic Regression、Regularization、神 ...
分类:其他好文   时间:2017-09-15 18:50:01    阅读次数:240
Logistic回归之基于最优化方法的最佳回归系数确定
之前学习Java的时候,用过一个IDE叫做EditPlus,虽然他敲代码的高亮等体验度不及eclipse,但是打开软件特别快捷,现在也用他读python特别方便。 训练算法::使用梯度上升找到最佳参数 之前看过吴恩达的视频的同学们,听得比较多的就是梯度下降算法,但是梯度上升算法和梯度下降算法本质是是 ...
分类:其他好文   时间:2017-09-15 18:44:07    阅读次数:281
[转]如何正确的选择回归模型?
转自CSDN_杨志友 http://blog.csdn.net/yangzhiyouvl/article/details/53955073原文标题:7 Types of Regression Techniques you should know! 链接:https://www.analyticsvi ...
分类:其他好文   时间:2017-09-15 12:28:17    阅读次数:3192
Learning string similarity measures for gene/protein name dictionary look-up using logistic regression
Yoshimasa Tsuruoka1,*, John McNaught1,2, Jun’ichi Tsujii1,2,3 and Sophia Ananiadou1,2 1 School of Computer Science, The University of Manchester, Manc ...
分类:其他好文   时间:2017-09-14 18:43:18    阅读次数:153
1.2 Logistic回归
一、sigmoid函数 Sigmoid函数由下列公式定义 其对x的导数可以用自身表示: Sigmoid 函数表 Sigmoid 曲线 Sigmoid函数的级数表示 ...
分类:其他好文   时间:2017-09-10 14:28:49    阅读次数:185
EM 最大似然概率估计
转载请注明出处 Leavingseason http://www.cnblogs.com/sylvanas2012/p/5053798.html EM框架是一种求解最大似然概率估计的方法。往往用在存在隐藏变量的问题上。我这里特意用"框架"来称呼它,是因为EM算法不像一些常见的机器学习算法例如logi ...
分类:其他好文   时间:2017-09-10 12:38:34    阅读次数:213
Logistic回归
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 ...
分类:其他好文   时间:2017-09-09 22:31:49    阅读次数:196
CTR预估算法
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 ...
分类:编程语言   时间:2017-09-09 22:27:01    阅读次数:381
2.4 梯度下降算法(非常重要,重点理解)
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... ...
分类:编程语言   时间:2017-09-09 00:06:05    阅读次数:212
2.1 二分分类
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... ...
分类:其他好文   时间:2017-09-08 23:59:57    阅读次数:467
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