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搜索关键字:逻辑回归    ( 776个结果
广义线性模型 - Andrew Ng机器学习公开课笔记1.6
转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 前面的文章已经介绍了一个回归和一个分类的例子。在逻辑回归模型中我们假设: 在分类问题中我们假设: 他们都是广义线性模型中的一个例子,在理解广义线性模型之前需要先理解指数分布族。指数分布族(The Exponen...
分类:其他好文   时间:2015-08-17 06:22:23    阅读次数:244
机器学习:神经网络之表达
************************************** 注:本系列博客是博主学习Stanford大学 Andrew Ng 教授的《机器学习》课程笔记。博主深感学过课程后,不进行总结很容易遗忘,根据课程加上自己对不明白问题的补充遂有此系列博客。本系列博客包括线性回归、逻辑回归、神经网络、机器学习的应用和系统设计、支持向量机、聚类、将维、异常检测、推荐系统及大规模机器学习等内容...
分类:其他好文   时间:2015-08-13 14:24:48    阅读次数:194
牛顿方法 - Andrew Ng机器学习公开课笔记1.5
牛顿方法 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 在讲义《线性回归、梯度下降》和《逻辑回归》中我们提到可以用梯度下降或梯度上升的方式求解θ。在本文中将讲解另一种求解θ的方法:牛顿方法(Newton's method)。牛顿方法(Newton's method) ...
分类:其他好文   时间:2015-08-11 12:04:33    阅读次数:233
机器学习:逻辑回归
************************************** 注:本系列博客是博主学习Stanford大学 Andrew Ng 教授的《机器学习》课程笔记。博主深感学过课程后,不进行总结很容易遗忘,根据课程加上自己对不明白问题的补充遂有此系列博客。本系列博客包括线性回归、逻辑回归、神经网络、机器学习的应用和系统设计、支持向量机、聚类、将维、异常检测、推荐系统及大规模机器学习等内容...
分类:其他好文   时间:2015-08-10 00:23:06    阅读次数:146
机器学习:多变量线性回归
************************************** 注:本系列博客是博主学习Stanford大学 Andrew Ng 教授的《机器学习》课程笔记。博主深感学过课程后,不进行总结很容易遗忘,根据课程加上自己对不明白问题的补充遂有此系列博客。本系列博客包括线性回归、逻辑回归、神经网络、机器学习的应用和系统设计、支持向量机、聚类、将维、异常检测、推荐系统及大规模机器学习等内容...
分类:其他好文   时间:2015-08-09 12:35:38    阅读次数:1496
逻辑回归-Andrew Ng机器学习公开课笔记1.4
本文主要讲解分类问题中的逻辑回归。逻辑回归是一个二分类问题。 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 二分类问题 二分类问题是指预测的y值只有两个取值(0或1),二分类问题可以扩展到多分类问题。例如:我们要做一个垃圾邮件过滤系统,是邮件的特征,预测的y值就是邮件...
分类:其他好文   时间:2015-08-08 19:37:35    阅读次数:597
机器学习:单变量线性回归及梯度下降
******************************************************************************* 注:本系列博客是博主学习Stanford大学 Andrew Ng 教授的《机器学习》课程笔记。博主深感学过课程后,不进行总结很容易遗忘,根据课程加上自己对不明白问题的补充遂有此系列博客。本系列博客包括线性回归、逻辑回归、神经网络、机器学习...
分类:其他好文   时间:2015-08-08 15:01:04    阅读次数:469
逻辑回归模型分析
本文主要分两个部分进行讨论,首先介绍最简单的线性回归模型;接着对逻辑回归进行分析1、线性回归-->最小二乘法对于线性回归问题,我们根据自变量的个数将其分为一元线性回归和多元线性回归,本部分先详细介绍一元线性模型,然后将其推广到多元线性模型1)一元线性模型当输入只有一个自变量时,我们称之为一元线性模型...
分类:其他好文   时间:2015-08-06 22:10:59    阅读次数:226
Classification and logistic regression
logistic 回归1.问题:在上面讨论回归问题时,讨论的结果都是连续类型,但如果要求做分类呢?即讨论结果为离散型的值。2.解答: 假设: 其中: g(z)g(z)的图形如下: 由此可知:当hθ(x)h_\theta(x)<0.5时我们可以认为为0,反之为1,这样就变成离散型的数据了。 推导迭代式:利用概率论进行推导,找出样本服从的分布类型,利用最大似然法求出相应的θ\theta因此:...
分类:其他好文   时间:2015-08-05 18:33:10    阅读次数:288
各大公司广泛使用的在线学习算法FTRL详解
各大公司广泛使用的在线学习算法FTRL详解现在做在线学习和CTR常常会用到逻辑回归(Logistic Regression),而传统的批量(batch)算法无法有效地处理超大规模的数据集和在线数据流,google先后三年时间(2010年-2013年)从理论研究到实际工程化实现的FTRL(Follow...
分类:编程语言   时间:2015-07-29 21:00:51    阅读次数:206
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