Suppose you have trained a logistic regression classifier which is outputinghθ(x).Currently, you predict 1 ifhθ(x)≥threshold, and predict 0 ifhθ(x)<th...
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2016-01-15 20:29:23
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Introductory OverviewRegression ProblemsMultivariate Adaptive Regression SplinesModel Selection and PruningApplicationsTechnical Notes: The MARSplines...
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2016-01-06 21:37:55
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曾经学习machine learning,在regression这一节,对求解最优化问题的梯度下降方法，理解总是处于字面意义上的生吞活剥。对梯度的概念感觉费解?到底是标量还是矢量?为什么沿着负梯度方向函数下降最快?想清楚的回答这些问题。还真须要点探究精神。我查阅了一些经典的资料(包含wiki百科),...
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2016-01-05 18:53:44
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Mall dataset.直接无修正ridge regression.最好的结果是mae =3.632 mse =19.5985 mde =0.1109，与之前列出的最好结果mae=3.59，mse=19.0，mde=0.110存在差距，应该是RR算法有调整;如果假定对结果取整，取整原则是凡有余皆....
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2016-01-05 01:25:32
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版权声明： 本文由LeftNotEasy所有，发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com。如果转载，请注明出处，在未经作者同意下将本文用于商业用途，将追究其法律责任。前言: 上次写过一篇关于贝叶斯概率论的数学，最近时间比较紧，coding的任务比较重，不过还是抽空看了一些机器...
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2016-01-03 19:37:27
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Logistic Regression可以说是机器学习的入门算法。不过，你真的有把握能够把LR从头到脚讲一遍吗？你会现场建模，数学推导？你知道它的正则化的作用？你能讲清楚它跟MaxEnt最大熵模型的关系吗？ok，你说这些你都会？那你知道并它的行化怎么做吗？有几种并行化的方式呢？啥？！你说你还会？大神，请受我一拜！...
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2015-12-19 18:04:09
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Linear regression with regularization当我们的λ很大时，hθ(x)≈θ0,是一条直线,会出现underfit；当我们的λ很小时(=0时)，即相当于没有做regularization,会出现overfit;只有当我们的λ取intermediate值时，才会刚刚好。那...
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2015-12-16 19:30:21
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原文：http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7732417本文为Maching Learning 栏目补充内容，为上几章中所提到单参数线性回归、多参数线性回归和逻辑回归的总结版。旨在帮助大家更好地理解回归，所以我在Matlab中分别对他们予...
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2015-12-15 00:48:48
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原文：http://blog.xlvector.net/2014-02/different-logistic-regression/最近几年广告系统成为很多公司的重要系统之一，定向广告技术是广告系统中的重要技术，点击率预估是定向广告技术中的重要组成部分，Logistic Regression是解决点...
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2015-12-13 20:21:50
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昨天刚刚解决了 logistic regression 之后今天又来了个有趣的家伙。 logistic regression 很强大，但是也有它的弱点。它最大的弱点就是只能告诉你是或者不是，而无法告诉你 XX is YY.这对于追求人工智能来说，只能是走出了一小步。在解决 YES/NO 的问题之.....
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2015-12-11 23:55:17
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