前面我们已经说了logistic回归，训练样本是，（且这里的是d维，下面模型公式的x是d+1维，其中多出来的一维是截距横为1，这里的y=±1也可以写成其他的值，这个无所谓不影响模型，只要是两类问题就可以），训练好这个模型中参数θ以后（或者是这个模型，这俩是一个模型），然后给入一个新的，我们就可以根据...
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2015-01-12 22:16:49
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soft binary classification
Logistics回归模型要解决的是分类问题，在之前的二元分类问题中，我们将数据分成正例和负例，但是像PLA算法一样，用单位阶跃函数来处理的这种瞬间跳跃的过程有时很难处理。于是，我们希望能得到正例的概率值是多少。
logistic regression的假设
我们在PLA和线性回归算法中都用数据的加权来计算一个分数...
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2015-01-11 17:50:58
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第一眼看到逻辑回归（Logistic Regression）这个词时，脑海中没有任何概念，读了几页后，发现这非常类似于神经网络中单个神经元的分类方法。书中逻辑回归的思想是用一个超平面将数据集分为两部分，这两部分分别位于超平面的两边，且属于两个不同类别（和SVM的想法有些相似），如下图：因此，一般的逻...
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2015-01-05 21:47:02
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转载自：http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/20319673一、逻辑回归（LogisticRegression） Logistic regression （逻辑回归）是当前业界比较常用的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性。 还有类似的某...
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2015-01-04 20:58:40
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前言 本文将介绍机器学习分类算法中的Logistic回归分类算法并给出伪代码，Python代码实现。 (说明：从本文开始，将接触到最优化算法相关的学习。旨在将这些最优化的算法用于训练出一个非线性的函数，以用于分类。)算法原理 首先要提到的概念是回归。 对于回归这个概念，在以后的文章会有系...
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2014-12-30 13:29:14
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zaish上一节讲了线性回归中L2范数的应用，这里继续logistic回归L2范数的应用。 先说一下问题：有一堆二维数据点，这些点的标记有的是1，有的是0.我们的任务就是制作一个分界面区分出来这些点。如图（标记是1的样本用+表示，0的用红点表示）： 这其实是一个二分类问题，然后我们就想到了logis...
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2014-12-27 15:07:33
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在本节中，我们介绍Softmax回归模型，该模型是logistic回归模型在多分类问题上的推广，在多分类问题中，类标签可以取两个以上的值。 Softmax回归模型对于诸如MNIST手写数字分类等问题是很有用的，该问题的目的是辨识10个不同的单个数字。Softmax回归是有监督的，不过后面也会介绍它与...
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2014-12-18 16:54:12
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第一节中说了，logistic 回归和线性回归的区别是：线性回归是根据样本X各个维度的Xi的线性叠加（线性叠加的权重系数wi就是模型的参数）来得到预测值的Y，然后最小化所有的样本预测值Y与真实值y'的误差来求得模型参数。我们看到这里的模型的值Y是样本X各个维度的Xi的线性叠加，是线性的。 Y=WX ...
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2014-12-17 18:11:42
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三、你为什么需要Spark； 你需要Spark的十大理由： 1，Spark是可以革命Hadoop的目前唯一替代者，能够做Hadoop做的一切事情，同时速度比Hadoop快了100倍以上： ? Logistic?regression?in?Hadoop?and?Spark 可...
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2014-12-16 22:48:46
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使用theano编写Logistic Regression程序，进行二分类，初学者可以参考。...
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2014-12-13 10:56:30
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