两种方法都是常见的分类算法，从目标函数来看，区别在于逻辑回归采用的是logistical loss，svm采用的是hinge loss。这两个损失函数的目的都是增加对分类影响较大的数据点的权重，减少与分类关系较小的数据点的权重。SVM的处理方法是只考虑support vectors，也就是和分类最相 ...
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2016-07-15 23:58:50
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逻辑回归信用评分、广告点击率预估、推荐预估中都有很重要的地位，转腾讯冯杨的一篇逻辑回归并行化的文章。...
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2016-07-13 16:32:21
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北冥有鱼 ，理论物理Ph.D. 3208 人赞同 谢邀。有一个数学定律保证了这只蚂蚁从高空摔下来不会摔死。这个定律的数学非常简单，大家都能懂，它叫做“平方-立方定律（Square-cube law）”。这个是一个广泛应用的数学原理，它描述了物体表面积随着体积变化的规律。具体内容是：当物体尺寸变大时， ...
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2016-07-12 22:48:46
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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） 逻辑回归中利用Sigmoid函数g(z)和梯度上升来最大化?(θ)。现在我们讨论另一个 ...
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2016-07-12 19:20:11
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PCA（Principal Component Analysis）是一种常用的数据分析方法。PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示，可用于提取数据的主要特征分量，常用于高维数据的降维。网上关于PCA的文章有很多，但是大多数只描述了PCA的分析过程，而没有讲述其中的原理。这篇文章的 ...
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2016-07-11 18:35:17
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逻辑回归常用于分类问题，最简单诸如二分类问题：是否是垃圾邮件？比赛是赢是输？ 对于线性回归问题， z = w0*x0+w1*x1+w2*x2+... 一般的通过最小二乘法学习参数w来预测给定一个x值时z的大小，其值域在(-∞,+∞)，而对于分类问题，显然预测值是离散的，通过引入S函数先将值域y缩小到 ...
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2016-07-07 19:16:56
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卡方检验只能对两个分类变量之间是否存在联系进行检验，如果分类变量有多个水平的话，则无法衡量每个水平间的联系。对此，虽然可以使用逻辑回归进行建模，但是如果分类变量的水平非常多，就需要分别设定哑变量，这样对于操作和解释都非常繁琐。而对应分析则是专门解决上述问题的方法，它特别擅长对两个分类变量的多个水平之 ...
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2016-07-07 00:43:32
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基于Python3的神经网络实现，实现从数据集生成到逻辑回归，再到3层神经网络实现，说明了实现原理和基础的理论知识，最后，通过多层次拟合说明了拟合程度的利弊。本项目的展示方式是Python的jupyter notebook。...
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2016-06-29 20:47:30
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MD5的全称是Message-Digest Algorithm 5，在90年代初由MIT的计算机科学实验室和RSA Data Security Inc发明，经MD2、MD3和MD4发展而来。
MD5将任意长度的“字节串”变换成一个128bit的大整数，并且它是一个不可逆的字符串变换算法，换句话说就是，即使你看到源程序和算法描述，也无法将一个MD5的值变换回原始的字符串，从数学原理上说，是因...
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2016-06-27 15:43:57
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3.3 编程实现对率回归，并给出西瓜数据集3.0α上的结果。 本题我就调用了sklearn的逻辑回归库来测试。 结果如下： 西瓜数据集如下： ...
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2016-06-25 10:57:31
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