关于Andrew Ng的machine learning课程中，有一章专门讲解逻辑回归（Logistic回归），具体课程笔记见另一篇文章。下面，对Logistic回归做一个简单的小结：给定一个待分类样本x，利用Logistic回归模型判断该输入样本的类别，需要做的就是如下两步：① 计算逻辑回归假设函...
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2015-08-29 13:55:10
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第6章 逻辑回归与最大熵模型逻辑回归(logistic regression)是统计学习中的经典分类方法。最大嫡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(maximum entropymodel)。逻辑回归模型与最大熵模型都属于对数线性模型。6.1 逻辑回归模型定义6.1(逻辑分布)...
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2015-08-28 19:15:16
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逻辑回归(Logistic Regression：LR) 逻辑回归(Logistic Regression, LR)模型其实仅在线性回归的基础上，套用了一个逻辑函数，但也就是由于这个逻辑函数，使得逻辑回归模型成为了机器学习领域一颗耀眼的明星，更是计算广告学的核心。6.1 分类问题（Classific...
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2015-08-28 13:01:53
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第6章 逻辑回归与最大熵模型逻辑回归(logistic regression)是统计学习中的经典分类方法。最大嫡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(maximum entropy model)。逻辑回归模型与最大熵模型都属于对数线性模型。6.1 逻辑回归模型定义6.1(逻辑分布...
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2015-08-26 23:55:55
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最近跟完了Andrew Ng的Machine Learning前三周的课，主要讲解了机器学习中的线性回归（Linear Regression）和逻辑回归（Logistic Regression）模型。在这里做一下记录。
另外推荐一本统计学习的书，《统计学习方法》李航，书短小精悍，才200多页，但是内容基本上覆盖了机器学习中的理论基础。笔记 主要了解一下监督学习和无监督学习机器学习：是关于计算...
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2015-08-25 16:42:29
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牛顿方法（Newton's method）
逻辑回归中利用Sigmoid函数g(z)和梯度上升来最大化?(θ)。现在我们讨论另一个最大化?(θ)的算法----牛顿方法。
牛顿方法是使用迭代的方法寻找使f(θ)=0的θ值，在这里θ是一个真实的值，不是一个参数，只不过θ的真正取值不确定。牛顿方法数学表达式为：
牛顿方法简单的理解方式...
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2015-08-17 08:50:05
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转载请注明出处：http://www.cnblogs.com/BYRans/ 前面的文章已经介绍了一个回归和一个分类的例子。在逻辑回归模型中我们假设： 在分类问题中我们假设： 他们都是广义线性模型中的一个例子，在理解广义线性模型之前需要先理解指数分布族。指数分布族（The Exponen...
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2015-08-17 06:22:23
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注：本系列博客是博主学习Stanford大学 Andrew Ng 教授的《机器学习》课程笔记。博主深感学过课程后，不进行总结很容易遗忘，根据课程加上自己对不明白问题的补充遂有此系列博客。本系列博客包括线性回归、逻辑回归、神经网络、机器学习的应用和系统设计、支持向量机、聚类、将维、异常检测、推荐系统及大规模机器学习等内容...
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2015-08-13 14:24:48
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牛顿方法 转载请注明出处：http://www.cnblogs.com/BYRans/ 在讲义《线性回归、梯度下降》和《逻辑回归》中我们提到可以用梯度下降或梯度上升的方式求解θ。在本文中将讲解另一种求解θ的方法：牛顿方法（Newton's method）。牛顿方法（Newton's method） ...
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2015-08-11 12:04:33
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注：本系列博客是博主学习Stanford大学 Andrew Ng 教授的《机器学习》课程笔记。博主深感学过课程后，不进行总结很容易遗忘，根据课程加上自己对不明白问题的补充遂有此系列博客。本系列博客包括线性回归、逻辑回归、神经网络、机器学习的应用和系统设计、支持向量机、聚类、将维、异常检测、推荐系统及大规模机器学习等内容...
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