Classification and Representation 1. Classification
Linear Regression （线性回归）考虑的是连续值（[0,1]之间的数）的问题，而Logistic Regression（逻辑回归）考虑的是离散值（例如只能取0或1而不能取0到1之间的数）的问题。举个例子，你需要根据以往季度的电力数据，预测下一季度的电力数据，这个时候需要使用的是线...
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2016-05-12 14:58:29
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[Google Deep Learning 笔记] Logistic Classification...
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2016-05-12 12:33:22
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转自：http://www.cnblogs.com/BYRans/ 多分类问题 在一个多分类问题中，因变量y有k个取值，即。例如在邮件分类问题中，我们要把邮件分为垃圾邮件、个人邮件、工作邮件3类，目标值y是一个有3个取值的离散值。这是一个多分类问题，二分类模型在这里不太适用。 多分类问题符合多项分布 ...
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2016-05-11 13:22:42
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Logistic Regression and Newton's Method 作业链接：http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/DocumentPage.php?course=DeepLearning&doc=exercises/ex4/ex4.h ...
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2016-05-09 20:37:40
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多变量线性回归（Multivariate Linear Regression） 作业来自链接：http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/DocumentPage.php?course=DeepLearning&doc=exercises/ex3/ex3 ...
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2016-05-07 13:05:15
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所谓softmax regression 是在logistic regression基础上的升级版。
logistics是二分类，而softmax可以多分类。1 logistic regression学习softmax regression之前 我们先回归一下 logistic regression的相关知识。
（参见http://blog.csdn.net/bea_tree/article/d...
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2016-05-06 16:15:13
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Logistic regression cost function：...
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2016-05-06 16:12:29
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线性回归与正则化线性回归总述追根溯源，回归(Regression)这一概念最早由英国生物统计学家高尔顿和他的学生皮尔逊在研究父母亲和子女的身高遗传特性时提出。他们的研究揭示了关于身高的一个有趣的遗传特性：若父母个子高，其子代身高高于平均值的概率很大，但一般不会比父母更高。即身高到一定程度后会往平均身高方向发生“回归”。这种效应被称为“趋中回归(Regression Toward the Mean)”...
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2016-05-06 14:58:14
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之前在学习logistic回归的时候遇到几个问题，一直困扰着我，随着学习的深入，我终于想通了这些问题，而且我发现这些看似很难的算法，其实不难，是可以战胜的，所以不要浅尝辄止，要百折不挠，现在把几个问题和答案小结如下：
Q1：woe本来是ln((Bi/BT)/(Gi/GT))，如果定义成ln((Gi/GT)/(Bi/BT))对于最后训练出来的模型(参数)会有什么影响？
A1：由于ln(A/B) ...
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2016-05-06 12:25:06
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到现在，我们已经学过三种线性方法：linear classification、Linear Regression、logistic Regression。这三种方法的核心都是,不同点在于：最小化的error不同。linear classification的error是0/1 error；Linear... ...
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2016-05-06 10:39:02
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