1.线性回归我们用 X1， X2..Xn 去描述 feature 里面的分量，比如 x1=房间的面积， x2=房间的朝向，等等，我们可以做出一个估计函数评论此估计函数的参数是否好，采用损失函数，即对于m次的估计值和真实值的差的平方和求和，然后乘1/2是为了简化计算。如何取参数，使得估计函数 最小。可...
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2015-12-22 21:21:39
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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.sina.com.cn/s/blog_818f5fde0102vxf7.html之前实习，公司团队用LR进行推荐排序的时候，都会将所有特征离散成非常高维的0/1特征（千万维级别），然后再进行模型训练。大牛说这样可以解决模型的非线性问题。因为逻辑回归只能拟合线性分类问题，...
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2015-12-11 12:51:52
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首先PO上主要Python代码(2.7), 这个代码在Deep Learning上可以找到. 1 # allocate symbolic variables for the data 2 index = T.lscalar() # index to a [mini]batch 3 ...
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2015-12-03 00:46:36
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有了前面的准备，可以用Theano实现一个逻辑回归程序，逻辑回归是典型的有监督学习。为了形象，这里我们假设分类任务是区分人与狗的照片。首先是生成随机数对象[python]view plaincopyimportnumpyimporttheanoimporttheano.tensorasTrng=nu...
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2015-12-03 00:38:42
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线性回归、线性分类、逻辑回归——线性模型线性回归和逻辑回归：https://www.evernote.com/shard/s146/sh/bf0d0a08-d5c5-4dc9-b70f-fa6374b9ceae/14e34bc9e8e518b1a5cc17fc585d75fc线性分类模型：http:...
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2015-11-06 00:06:23
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神经网络在解决一些复杂的非线性分类问题时，相对于线性回归、逻辑回归，都被证明是一个更好的算法。其实神经网络也可以看做的逻辑回归的组合（叠加，级联等）。 一个典型神经网络的模型如下图所示： 上述模型由3个部分组成：输入层、隐藏层、输出层。其中输入层输入特征值，输出层的输出作为我们分类的依据。例如一个2...
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2015-11-05 12:04:41
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明天第一节课8.55才上，还是把今天看的东西整理一下吧。 今天主要是看了NG前几章讲的单线性回归、多线性回归、逻辑回归的matlab实现，之前觉得那些东西理解还好，但是写代码好难的样子，但是今天看了大牛的代码发现真的很easy... 但是是很有技巧的用的矩阵去实现。 比如单线性回归里面的j=...
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2015-10-30 02:01:06
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原文地址：http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7716281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、Regularizati...
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2015-10-24 21:58:24
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1.多层感知器简介 多层感知器（MLP）可以看做一个逻辑回归，不过它的输入要先进行一个非线性变换，这样数据就被映射到线性可分的空间了，这个空间我们称为隐藏层。通常单层隐藏层就可以作为一个感知器了，其结构如...
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2015-10-16 23:26:19
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