批量梯度下降的逻辑回归可以参考这篇文章：http://blog.csdn.net/pakko/article/details/37878837 看了一些Scala语法后，打算看看MlLib的机器学习算法的并行化，那就是逻辑回归，找到package org.apache.spark.mllib.cla
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2016-03-05 23:33:26
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博文参考了以下两位博主的文章：http://blog.csdn.net/lu597203933/article/details/45032607，http://blog.csdn.net/viewcode/article/details/8794401 回归问题的前提： 1） 收集的数据 2） 假设
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2016-03-03 21:01:30
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最小二乘法也称为最小平方法，是一种数据优化技术，它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。最小二乘法最初由高尔顿在创立回归分析的时候提出，现在已经成为探索变量间关系最重要的方法，最小二乘法根据其数学原理命名，即误差平方和最小，在误差平方和最小状态下进行函数参数估计，可认为是参数的最佳估计。一、
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2016-02-29 00:19:04
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逻辑回归模型（Logistic Regression）及Python实现 http://www.cnblogs.com/sumai 1.模型 在分类问题中，比如判断邮件是否为垃圾邮件，判断肿瘤是否为阳性，目标变量是离散的，只有两种取值，通常会编码为0和1。假设我们有一个特征X，画出散点图，结果如下所
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2016-02-28 18:26:09
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word2vec 是 Google 于 2013 年开源推出的一个用于获取 word vector 的工具包，它简单、高效，因此引起了非常多人的关注。因为 word2vec 的作者 Tomas Mikolov 在两篇相关的论文 [3,4] 中并没有谈及太多算法细节，因而在一定程度上添加了这个工具包的
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2016-02-26 13:53:56
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有了前面的准备，能够用Theano实现一个逻辑回归程序。逻辑回归是典型的有监督学习。 为了形象。这里我们如果分类任务是区分人与狗的照片。 首先是生成随机数对象 importnumpy importtheano importtheano.tensor as T rng= numpy.random 数据
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2016-02-08 21:15:57
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本文为朴素贝叶斯的实践和进阶篇，先丢了点干货，总结了贝叶斯方法的优缺点，应用场景，注意点和一般建模方法。紧接着对它最常见的应用场景，抓了几个例子，又来了一遍手把手系列，不管是对于文本主题分类、多分类问题(犯罪类型分类) 还是 情感分析/分类，朴素贝叶斯都是一个简单直接高效的方法。尤其是在和逻辑回归的对比中可以看出，在这些问题中，朴素贝叶斯能取得和逻辑回归相近的成绩，但是训练速度远快于逻辑回归，真正的直接和高效。...
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2016-02-03 16:37:41
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在WEEK 5中，作业要求完成通过神经网络(NN)实现多分类的逻辑回归(MULTI-CLASS LOGISTIC REGRESSION)的监督学习(SUOERVISED LEARNING)来识别阿拉伯数字。作业主要目的是感受如何在NN中求代价函数（COST FUNCTION）和其假设函数中各个参量(
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2016-02-01 01:58:48
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有段时间没继续更新我的“图像处理中的数学原理详解”专栏了。因为前面基础的部分已经发布的差不多了，现在已经进入 “深水区”。一方面现在文章的长度都有所增加，所以我写起来就更加麻烦了。另一方面，现在的话题进入了微分方程和泛函分析领域。本文将介绍泛函中的希尔伯特空间，一大拨更多**空间正在来袭：）顿时有没有一种万分酸爽赶角？...
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2016-01-16 16:58:32
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本文转自：http://blog.csdn.net/itplus/article/details/10857843本文详细的介绍了线性回归和逻辑回归是怎么一回事，很好的介绍了线性回归的原理和逻辑回归的原理。针对逻辑回归，最后参数的求解过程中，还可以用到牛顿法和拟牛顿法，具体可以参考：http://w...
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2016-01-14 12:17:20
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