一个典型的logistic regression模型是: 这里明明用了非线性函数，那为什么logistic regression还是线性模型呢？ 首先，这个函数不是f(y,x)=0的函数，判断一个模型是否是线性，是通过分界面是否是线性来判断的。 这个P函数是y关于x的后验概率，它的非线性性不影响分界 ...
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2017-05-20 21:14:27
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机器学习是在模型空间中选择最优模型的过程，所谓最优模型，及可以很好地拟合已有数据集，并且正确预测未知数据。 那么如何评价一个模型的优劣的，用代价函数（Cost function）来度量预测错误的程度。代价函数有很多中，在Ng的视频中，Linear Regression用的是平方代价函数： Logis ...
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2017-05-20 14:26:59
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所需解决的问题是，训练一个Logistic Regression系统，使之能够识别手写体数字1-10，每张图片为20px*20px的灰度图。训练样例的输入X是5000行400列的一个矩阵，每一行存储一张图片(20^2=400)，共5000个训练样例，而y则为手写体所表示的数字1-10。 利用Logi ...
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2017-05-18 11:35:21
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本次Octave仿真解决的问题是，根据两门入学考试的成绩来决定学生是否被录取，我们学习的训练集是包含100名学生成绩及其录取结果的数据，需要设计算法来学习该数据集，并且对新给出的学生成绩进行录取结果预测。 首先，我们读取并绘制training set数据集： 然后，我们来学习训练集，直接使用我们逻辑 ...
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2017-05-14 21:46:34
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回归与梯度下降： 回归在数学上来说是给定一个点集，能够用一条曲线去拟合之，如果这个曲线是一条直线，那就被称为线性回归，如果曲线是一条二次曲线，就被称为二次回归，回归还有很多的变种，如locally weighted回归，logistic回归，等等，这个将在后面去讲。 用一个很简单的例子来说明回归，这 ...
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2017-05-08 22:03:08
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先是几个英文： linear regression线性回归 gradient descent梯度下降 normal equations正规方程组 notation符号： m denote（指示） the number of training examples x denote the input v ...
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2017-05-08 21:00:48
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1. Fit locally If the true model changes much, we want to fit our function locally to different regions of the input space. 2. Scaled distance \ we pu ...
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2017-05-07 19:50:16
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1. Feature selection Sometimes, we need to decrease the number of features Efficiency: With fewer features, we can compute quickly Interpretaility: wh ...
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2017-05-07 11:47:45
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二、单变量线性回归(Linear Regression with One Variable) 2.1 模型表示 2.2 代价函数 2.3 代价函数的直观理解 2.4 梯度下降 2.5 梯度下降的直观理解 2.6 梯度下降的线性回归 2.7 接下来的内容 2.1 模型表示 之前的房屋交易问题为例，假使 ...
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2017-05-06 19:59:57
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1. Ridge regression A way to automatically balance between bias and varaince situations and regulate overfitting when using many features. because the ...
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2017-05-06 00:54:37
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