Classification and Representation 1. Classification
Linear Regression （线性回归）考虑的是连续值（[0,1]之间的数）的问题，而Logistic Regression（逻辑回归）考虑的是离散值（例如只能取0或1而不能取0到1之间的数）的问题。举个例子，你需要根据以往季度的电力数据，预测下一季度的电力数据，这个时候需要使用的是线...
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2016-05-12 14:58:29
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Logistic Regression and Newton's Method 作业链接：http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/DocumentPage.php?course=DeepLearning&doc=exercises/ex4/ex4.h ...
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2016-05-09 20:37:40
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背景： 目的：要用Python下的DBSCAN聚类算法。 scikit-learn 是一个基于SciPy和Numpy的开源机器学习模块，包括分类、回归、聚类系列算法，主要算法有SVM、逻辑回归、朴素贝叶斯、Kmeans、DBSCAN等，目前由INRI 资助，偶尔Google也资助一点。 SciPy是 ...
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2016-05-06 20:18:39
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Dataset
每年高中生和大学生都会申请进入到各种各样的高校和事业单位中去。每个学生都有一组独一无二的考试分数,成绩,和背景。录取委员会根据这个决定接受或拒绝这些申请者。在这种情况下一个二进制分类算法可用于接受或拒绝申请。逻辑回归是一个合适的方法,我们将在这个任务中解决这个问题数据集admissions.csv包含了1000个申请者的信息，特征如下： gre - Graduate Recor...
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2016-04-29 18:17:31
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判定边界(Decision Boundary)
上一次我们讨论了一个新的模型——逻辑回归模型(Logistic Regression)，在逻辑回归中，我们预测：
当hø大于等于0.5时，预测y=1当hø小于0.5时，预测y=0
根据上面的预测，我们绘制出一条S形函数，如下：
根据函数图像，我们知道，当
z=0时，g(z)=0.5 z>0时，g(z)>0.5 ...
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2016-04-29 17:58:50
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19.1 总结和致谢 欢迎来到《机器学习》课的最后一段视频。我们已经一起学习很长一段时间了。在最后视频中，我想快速地回顾一下这门课的主要内容，然后简单说几句想说的话。 作为这门课的结束时间，那么我们学到了些什么呢？在这门课中，我们花了大量的时间介绍了诸如线性回归、逻辑回归、神经网络、支持向量机等等一 ...
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2016-04-29 14:02:50
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我们已经大概学习了用线性回归（Linear Regression）来解决一些预测问题，详见：
1.《机器学习笔记01：线性回归(Linear Regression)和梯度下降(Gradient Decent)》
2.《机器学习笔记02：多元线性回归、梯度下降和Normal equation》
3.《机器学习笔记03：Normal equation及其与梯度下降的比较》
面对一些类似回归...
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2016-04-28 01:56:56
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Dataset
每年高中生和大学生都会申请进入到各种各样的高校和事业单位中去。每个学生都有一组独一无二的考试分数,成绩,和背景。录取委员会根据这个决定接受或拒绝这些申请者。在这种情况下一个二进制分类算法可用于接受或拒绝申请。逻辑回归是一个合适的方法,我们将在这个任务中解决这个问题数据集admissions.csv包含了1000个申请者的信息，特征如下： gre - Graduate Recor...
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2016-04-26 20:33:40
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判定边界(Decision Boundary)
上一次我们讨论了一个新的模型——逻辑回归模型(Logistic Regression)，在逻辑回归中，我们预测：
当hø大于等于0.5时，预测y=1当hø小于0.5时，预测y=0
根据上面的预测，我们绘制出一条S形函数，如下：
根据函数图像，我们知道，当
z=0时，g(z)=0.5 z>0时，g(z)>0.5 ...
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2016-04-25 21:15:33
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