从线性回归到逻辑回归
在第2章，线性回归里面，我们介绍了一元线性回归，多元线性回归和多项式回归。这些模型都是广义线性回归模型的具体形式，广义线性回归是一种灵活的框架，比普通线性回归要求更少的假设。这一章，我们讨论广义线性回归模型的具体形式的另一种形式，逻辑回归（logistic regression）。
和前面讨论的模型不同，逻辑回归是用来做分类任务的。分类任务...
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2016-06-24 15:08:19
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线性回归
本章介绍用线性模型处理回归问题。从简单问题开始，先处理一个响应变量和一个解释变量的一元问题。然后，我们介绍多元线性回归问题（multiple linear regression），线性约束由多个解释变量构成。紧接着，我们介绍多项式回归分析（polynomial regression问题），一种具有非线性关系的多元线性回归问题。最后，我们介绍如果训练模型获取目标函...
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2016-06-24 15:08:01
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在很多的机器学习或数据挖掘的问题中，我们所面对的只有数据，但数据中潜在的概率密度函数是不知道的，其概率密度分布需要我们从数据中估计出来。想要确定数据对应的概率密度分布，就需要确定两个东西：**概率密度函数的形式** 和 **概率密度函数的参数**。...
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2016-06-21 10:57:52
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机器学习
这是记录自学的过程，目前的理论基础就是：大学高等数学+线性代数+概率论。编程基础：C/C++,python在观看机器学习实战这本书，慢慢介入。相信有读过以上三门课的人完全可以开始自学机器学习了，当然我上面这三门课学的一般，所以你只知道有这么一个公式或名词，不懂可以百度之深究之。在写这篇文章的时候作者机器学习还没学完，故文章中的错误还请不吝指出。再次声明，系列文章只是分享学习过程，学习点...
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2016-06-20 07:07:15
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Lasso Regression标签（空格分隔）： 监督学习在数据挖掘和机器学习算法的模型建立之初，为了尽量的减少因缺少重要变量而出现的模型偏差问题，我们通常会尽可能的多的选择自变量。但是在实际建模的过程中，通常又需要寻找 对响应变量具有解释能力的自变量子集，以提高模型的解释能力与预测精度，这个过程称为特征选择。...
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2016-06-12 02:56:22
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1.逻辑函数：
Logistic函数或Logistic曲线是一种常见的S形函数，它是皮埃尔·弗朗索瓦·韦吕勒在1844或1845年在研究它与人口增长的关系时命名的。广义Logistic曲线可以模仿一些情况人口增长（P）的S形曲线。起初阶段大致是指数增长；然后随着开始变得饱和，增加变慢；最后，达到成熟时增加停止。[1]
logistic函数其实就是这样一个函数：
非常简单吧，这个...
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2016-06-12 02:53:15
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最近复习了一下机器学习的知识，在这里想总结一下，网上也有很多，大多都是不全或者是错误的。下面主要看我来简单总结一下回归分析的知识点。 1、内容概要 （1）线性回归 （2）逻辑回归（Logistic ） （3）最大似然估计 （4）梯度下降 2、线性回归 （1）我们以前初中学过线性函数y=a*x+b,都 ...
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2016-06-07 12:35:38
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.NET 程序集单元测试工具 SmokeTest Smoke Test(冒烟测试)，也称Regression Test(回归测试)，是对软件的安装和基本功能的测试。一般地我们使用脚本来实现Smoke Test的自动化，可借用虚拟机的snapshot机制来保证干净的环境来进行Smoke Test，然后 ...
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2016-06-02 07:23:08
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Smoke Test(冒烟测试)，也称Regression Test(回归测试)，是对软件的安装和基本功能的测试。一般地我们使用脚本来实现Smoke Test的自动化，可借用虚拟机的snapshot机制来保证干净的环境来进行Smoke Test，然后将测试好的程序集成到Continous build ...
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Web程序 时间：
2016-05-31 08:50:50
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转自别处 有很多与此类似的文章 也不知道谁是原创
初步接触
谓LR分类器(Logistic Regression Classifier)，并没有什么神秘的。在分类的情形下，经过学习之后的LR分类器其实就是一组权值w0,w1,...,wm.
当测试样本集中的测试数据来到时，这一组权值按照与测试数据线性加和的方式，求出一个z值：
z = w0+w1*x1+w2*x2+......
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2016-05-30 15:07:45
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