一般来说，回归是不用于分类的，因为回归是连续的，受噪声影响较大。为了能够处理分类问题，引入了逻辑回归。 逻辑回归本质上来说还是线性回归，他只是在线性回归的基础上加了一个映射函数。 假设函数：$h_\theta\left(x\right) = g\left(\theta^T x \right) = \ ...
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2017-04-18 10:12:59
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机器学习 1 linear regression 作业 话说学机器学习，不写代码就太扯淡了。好了，接着上一次的线性回归作业。 hw1作业的链接在这： http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses/ML_2016/Lecture/hw1.pdf 作业是预测台湾 ...
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2017-04-18 10:10:42
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机器学习 1 regression Linear regerssion 线性回归 回归： stock market forecast f(过去10年股票起伏的资料) = 明天道琼指数点数 self driving car f(获取的道路图像)= 方向盘角度 recommendation f(使用者A ...
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2017-04-18 10:10:25
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机器学习 1 linear regression 作业(二) 这个线性回归的作业需要上传到https://inclass.kaggle.com/c/ml2016-pm2-5-prediction 上面，这是一个kaggle比赛的网站。第一次接触听说这个东西，恰好在京东上有一本刚出来的关于这个的书《P ...
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2017-04-18 10:08:53
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CART模型 ：即Classification And Regression Trees。它和一般回归分析类似，是用来对变量进行解释和预测的工具，也是数据挖掘中的一种常用算法。如果因变量是连续数据，相对应的分析称为回归树，如果因变量是分类数据，则相应的分析称为分类树。决策树是一种倒立的树结构，它由内 ...
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2017-04-17 10:00:59
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1 一元线性回归 线性回归是一种简单的模型，但受到广泛应用，比如预测商品价格，成本评估等，都可以用一元线性模型。y = f(x) 叫做一元函数，回归意思就是根据已知数据复原某些值，线性回归（regression）就是用线性的模型做回归复原。 基本思想：已知一批(x, y)来复原另外未知的值，例如（1 ...
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2017-04-16 12:05:13
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1. 线性回归 在统计学中，线性回归（Linear Regression）是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合（自变量都是一次方）。只有一个自变量的情况称为简单回归，大于一个自变量情况的叫做 ...
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2017-04-14 00:13:58
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2. 逻辑回归 Logistic回归算法基于Sigmoid函数，或者说Sigmoid就是逻辑回归函数。Sigmoid函数定义如下： 11+e?z。函数值域范围(0,1)。 因此逻辑回归函数的表达式如下： hθ(x)=g(θTX)=11+e?θTX其中，g(z)=11+e?z 其导数形式为： g′(z ...
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2017-04-14 00:11:49
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这是我首次接触最优算法，如何在最短时间内从A点到达B点？ 这个应该是最短路径问题了，如何投入最少的工作却获得最大的收益？如何设计发动机使油耗少而功率大呢？ 现在我们讲学习一些最优算法，并且利用他们来训练出一个非线性函数用于分类。至于“回归” 是什么东西呢？假设我们现在有一些数据点，我们用一条直线对这 ...
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2017-04-11 16:57:29
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1.概述： 对于一些结果较单一的离散数值，机器学习的分类器是一个不错的选择。例如，我们预测一封邮件是否为垃圾邮寄的时候，可以分析该邮件的相关的特征得出“0，1”的结果，从而分析得到该邮件的最终属性。2特点 2.1变形 分类器与线性回归相似，可以通过对数变形得到。 将线性函数引申成为“0，1”，通过辅 ...
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2017-04-09 18:52:03
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