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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2017-04-09 12:24:18
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Softmax回归：K分类问题， 2分类的logistic回归的推广。其概率表示为： 对于一般训练集： 系统参数为： Softmax回归与Logistic回归的关系 当Softmax回归用于2分类问题，那么可以得到： 令θ=θ0-θ1，就得到了logistic回归。所以... ...
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2017-04-05 23:57:07
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The linear regression model discussed in Chapter 3 assumes that the response variable Y is quantitative. But in many situations, the response variable ...
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2017-04-03 18:55:20
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注：代价函数（有的地方也叫损失函数，Loss Function）在机器学习中的每一种算法中都很重要，因为训练模型的过程就是优化代价函数的过程，代价函数对每个参数的偏导数就是梯度下降中提到的梯度，防止过拟合时添加的正则化项也是加在代价函数后面的。在学习相关算法的过程中，对代价函数的理解也在不断的加深， ...
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2017-04-01 20:23:03
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The issus in Age Progression/Regression by Conditional Adversarial Autoencoder (CAAE) Today I tried a new project named: Face-Aging-CAAE Paper Name: A ...
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2017-03-30 16:02:13
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介绍机器学习的回归模型，举例介绍了操作步骤，损失函数的求解，结果的分析。
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2017-03-27 11:47:29
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简述： 1. LR 本质上是对正例负例的对数几率做线性回归，因为对数几率叫做logit，做的操作是线性回归，所以该模型叫做Logistic Regression。 2. LR 的输出可以看做是一种可能性，输出越大则为正例的可能性越大，但是这个概率不是正例的概率，是正例负例的对数几率。 3. LR的l ...
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2017-03-25 13:10:48
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regression与线性回归（linear regression） 线性回归（linear regression）： 有监督学习 => 学习样本为D={(xi,yi)}ª 输出/预测的结果yi为连续值变量 需要学习映射f：x～y 假定输入x和输出y之间有线性相关关系 损失函数(loss funct ...
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2017-03-22 20:59:56
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本讲大纲： 1.牛顿方法(Newton’s method) 2.指数族(Exponential family) 3.广义线性模型(Generalized linear models) 本讲大纲： 1.牛顿方法(Newton’s method) 2.指数族(Exponential family) 3. ...
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2017-03-22 01:00:08
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什么是机器学习？一个程序对于任务T，输入经验E，通过性能评测方法P衡量该程序在T的性能得到改进。监督学习Regression（举例：房屋价格与房屋面积的关系）Classification（举例 ：根据年龄和肿瘤大小判断乳腺肿瘤是良性/恶性）非监督学习clustering（举例：鸡尾酒会问题）强化学习... ...
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2017-03-22 00:09:00
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