本系列文章允许转载，转载请保留全文！【总目录】http://www.cnblogs.com/tbcaaa8/p/4415055.html1. 泊松回归 (Poisson Regression)在生活中，经常会遇到一类问题需要对一段时间内某一小概率事件的发生次数建模，例如癌症、火灾等。假设向量x表示引...
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2015-05-09 16:17:22
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引言
前面几讲，我们主要探讨了如何对 p(y|x;θ\theta) (即yy 相对于xx的条件概率)进行建模的几种学习算法，比如，logistic regression 对 p(y|x;θ\theta) 进行建模的假设函数为 hθ(x)=g(θTx)h_{\theta}(x)=g(\theta^{T}x), 其中函数 gg 为 sigmoid 函数。这一讲我们要讨论另外一类完全不同的学习算法。...
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2015-05-08 18:13:42
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内容来自ufldl，代码参考自tornadomeet的cnnCost.m1.Forward PropagationconvolvedFeatures = cnnConvolve(filterDim, numFilters, images, Wc, bc); %对于第一个箭头activationsPo...
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2015-05-08 12:32:41
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,http://www.r-bloggers.com/a-weighting-function-for-nls-nlslm/ Standard nonlinear regression assumes homoscedastic(同方差的) data, that is , all respo...
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2015-05-07 23:35:59
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1.1 逻辑回归算法
1.1.1 基础理论
logistic回归本质上是线性回归，只是在特征到结果的映射中加入了一层函数映射，即先把特征线性求和，然后使用函数g(z)将最为假设函数来预测。g(z)可以将连续值映射到0和1上。
它与线性回归的不同点在于：为了将线性回归输出的很大范围的数，例如从负无穷到正无穷，压缩到0和1之间，这样的输出值表达为“可能性”才能说服广大民众。当然了，把大值压缩到这...
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2015-05-07 18:55:51
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1、Spark MLlib
Linear Regression线性回归算法
1.1 线性回归算法
1.1.1 基础理论
在统计学中，线性回归(Linear Regression)是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。
回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条...
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2015-05-06 23:07:57
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首先定义几个符号：Xivector[X]：input dataYivector[Y]：output datah(X)hypothesis function对于输入的数据给出预测值Y is continous variation？regression problem（回归问题）Y is discret...
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2015-05-04 01:15:00
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引言这一小节介绍一下支持向量回归，我们在之前介绍的核逻辑回归使用表示定理(Representer Theorem)，将逻辑回归编程Kernel的形式，这一节我们沿着这个思路出发，看看如何将回归问题和Kernel的形式结合起来。Kernel Ridge Regression上次介绍的表示定理告诉我们，如果我们要处理的是有L2的正则项的线性模型，其最优解是数据zn的线性组合。我们可以将这样的线性模型变成...
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2015-05-03 23:41:49
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2015-05-03 22:09:59
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