Learning Course: One variable logistic regression optimization 单变量（只有一个特征）的用于分类的逻辑回归的cost function的最小值求解, here: x=[x1;x2]; y={0,1}; theta=[theta(1);th ...
分类：
其他好文 时间：
2016-11-14 15:19:03
阅读次数：
248
PLS入门： 1，两篇关键文章 [1] de Jong, S. "SIMPLS: An Alternative Approach to Partial Least Squares Regression." Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems... ...
分类：
其他好文 时间：
2016-11-13 11:19:51
阅读次数：
181
本文英文原文出自这里, 这个博客里面的内容是Java开源, 分布式深度学习项目deeplearning4j的介绍学习文档. 简介: 一般来说, 神经网络常被用来做无监督学习, 分类, 以及回归. 也就是说, 神经网络可以帮助对未标记数据进行分组, 对数据进行分类, 或者在有监督训练之后输出连续的值. ...
分类：
Web程序 时间：
2016-10-24 14:15:05
阅读次数：
364
原文：http://gitbook.liuhui998.com/5_4.html 假设你在项目的'2.6.18'版上面工作, 但是你当前的代码(master)崩溃(crash)了. 有时解决这种问题的最好办法是: 手工逐步恢复(brute-force regression)项目历史, 找出是哪个提交 ...
分类：
其他好文 时间：
2016-10-22 11:40:09
阅读次数：
211
前面我们了解了决策树和adaboost的决策树墩的原理和实现，在adaboost我们看到，用简单的决策树墩的效果也很不错，但是对于更多特征的样本来说，可能需要很多数量的决策树墩 或许我们可以考虑使用更加高级的弱分类器，下面我们看下CART（Classification And Regression ...
分类：
其他好文 时间：
2016-10-19 23:54:30
阅读次数：
304
以德国信用数据为例，用logistictregression算法做信用评分卡原理性实现，因此并未考虑featureselection.第一步：导入必要的库importpandasaspd
importnumpyasnp
fromsklearn.cross_validationimporttrain_test_split第二步：导入数据german=pd.read_csv(‘D:/CreditDatasets/ge..
分类：
编程语言 时间：
2016-10-14 00:52:31
阅读次数：
510
0. 概述：
Logistic回归是统计学中的经典分类方法，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，
logistic回归模型与最大熵模型都是对数线性模型。
本文第一...
分类：
其他好文 时间：
2016-10-12 11:43:03
阅读次数：
254
这节课终于不是那么迷糊了，如果100分满分的话，听懂程度有70分了，初学者就是这么容易满足。 :| 老师说这是这20次课里最简单的一次。。。oh。。。no。 不废话了，接着记笔记吧。 CART：classsification and regression tree 三种决策树：ID3，C4.5，CA ...
分类：
其他好文 时间：
2016-10-11 13:51:38
阅读次数：
125
gbdt（又称Gradient Boosted Decision Tree/Grdient Boosted Regression Tree），是一种迭代的决策树算法，该算法由多个决策树组成。它最早见于yahoo，后被广泛应用在搜索排序、点击率预估上。 xgboost是陈天奇大牛新开发的Boostin ...
分类：
其他好文 时间：
2016-10-10 20:42:34
阅读次数：
600
逻辑回归模型是一种将影响概率的不同因素结合在一起的指数模型，得到的是0~1之间的概率分布.自变量范围是，值域范围限制在0~1之间.在搜索广告、信息处理和生物统计中有广泛的应用.例如搜索广告的点击率预估，将影响概率预测的各种信息作为变量，比如广告的位置、广告和搜索词的相关性、广告展示的时间（比如晚上广 ...
分类：
其他好文 时间：
2016-10-10 20:41:54
阅读次数：
200
