本节将一下逻辑回归和R语言实现，逻辑回归(LR，LogisticRegression)其实属于广义回归模型，根据因变量的类型和服从的分布可以分为，普通多元线性回归模型，和逻辑回归，逻辑回归是指因变量是离散并且取值范围为{0，1}两类，如果离散变量取值是多项即变为 multi-class classification，所以LR模型是一个二分类模型，可以用来做CTR预测等。那么我们现在来引出逻辑回归如何做二分类问题。...
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2015-04-15 19:38:05
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转载请注明出处: http://xiahouzuoxin.github.io/notes/课程计划Linear Regression与预测问题Locally Weighted Linear RegressionLogistic Regression与分类问题Stanford机器学习课程的主页是： http://cs229.stanford.edu/课程计划主讲人Andrew Ng是机器学习界的大牛...
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2015-04-09 15:38:07
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1决策树算法算法原理:1.决策树是一个预测模型,它代表的属性对象与属性值之间的一种映射关系。2.决策树是一种树形结构，内部节点表示每个属性上的测试，每个分支代表一种测试输出，叶节点代表一种类别。3.决策树是一种监督学习方法，用于分类问题应用场景：1.实例是属性-值对表示的；2.可能需要析取描述；3....
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2015-04-07 17:29:13
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1、logistic回归是统计学习中的经典分类方法。
最大熵模型：最大熵是概率模型学习的一个准则，将其推广到分类问题得到最大熵模型。
两者都是对数线性模型。
2、二项logstic分类模型：用于二类分布。
多项logstic分类模型：用于多类分布。
3、最大熵模型（maximum entropy model）:是由最大熵原理推导实现。
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2015-04-05 09:14:27
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转自：http://www.cnblogs.com/justany/archive/2012/11/23/2784125.htmlopencv中svm的使用方法分类器分类器是一种计算机程序。他的设计目标是在通过学习后，可自动将数据分到已知类别。平面线性分类器一个简单的分类问题，如图有一些圆圈和一些正...
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2015-04-02 14:48:37
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C4.5简介C4.5是一系列用在机器学习和数据挖掘的分类问题中的算法。它的目标是监督学习：给定一个数据集，其中的每一个元组都能用一组属性值来描述，每一个元组属于一个互斥的类别中的某一类。C4.5的目标是通过学习，找到一个从属性值到类别的映射关系，并且这个映射能用于对新..
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2015-03-31 20:22:13
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C4.5简介C4.5是一系列用在机器学习和数据挖掘的分类问题中的算法。它的目标是监督学习：给定一个数据集，其中的每一个元组都能用一组属性值来描述，每一个元组属于一个互斥的类别中的某一类。C4.5的目标是通过学习，找到一个从属性值到类别的映射关系，并且这个映射能用于对新的类别未知的实体进行分类。由于I...
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2015-03-31 17:45:28
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分类和数值预测是预测问题的两种主要类型。分类是预测分类（离散、无序的）标号，而预测则是建立连续值函数模型。一、分类问题的步骤：1、使用训练集建立描述预先定义的数据类或概念集的分类器。第一步也称之为“学习步”或者“训练模型阶段”，使用特定的分类算法通过分析从训练集中学习来构造相应的分类器或者分类模型。...
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2015-03-30 18:11:35
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描述所谓性别识别就是判断检测出来的脸是男性还是女性，是个二元分类问题。识别所用的算法可以是SVM，BP神经网络，LDA，PCA，PCA+LDA等等。OpenCV官网给出的文档是基于Fisherfaces检测器（LDA）方法实现的。链接：http://docs.opencv.org/modules/contrib/doc/facerec/tutorial/facerec_gender_classifi...
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2015-03-18 10:35:50
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引入一个机器可以根据照片来辨别鲜花的品种吗？在机器学习角度，这其实是一个分类问题，即机器根据不同品种鲜花的数据进行学习，使其可以对未标记的测试图片数据进行分类。
这一小节，我们还是从scikit-learn出发，理解基本的分类原则，多动手实践。Iris数据集Iris flower数据集是1936年由Sir Ronald Fisher引入的经典多维数据集，可以作为判别分析（discriminant...
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2015-03-12 17:09:08
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