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搜索关键字:logistic regression    ( 1309个结果
【转载】GBDT(MART) 迭代决策树入门教程 | 简介
转载地址:http://blog.csdn.net/w28971023/article/details/8240756 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART(Multiple Additive Regression Tree),是一种迭代的决策树... ...
分类:其他好文   时间:2016-04-09 23:43:40    阅读次数:540
机器学习day14 机器学习实战树回归之CART与模型树
这几天完成了树回归的相关学习,这一部分内容挺多,收获也挺多,刚刚终于完成了全部内容,非常开心。 树回归这一章涉及了CART,CART树称作(classify and regression tree) 分类与回归树,既可以用于分类,也可以用于回归。这正是前面决策树没有说到的内容,在这里补充一下。正好也总结一下我们学的3种决策树。 ID3:用信息增益来选择特性进行分类,只能处理分类问题。缺点是往往...
分类:其他好文   时间:2016-04-09 00:23:43    阅读次数:323
ScalersTalk成长会机器学习小组第7周学习笔记
ScalersTalk成长会机器学习小组第7周学习笔记本周主要内容 - [ ] 优化目标 - [ ] 最大间隔 - [ ] 最大间隔分类的数学背景 - [ ] 核函数II - [ ] 核函数IIII - [ ] 使用支持向量机本周主要知识点:一、优化目标 - 从另一个角度看logistic回归 hθ(x)=1(1+e?θTx)h_\theta(x)=\frac{1}{(1+e^{-...
分类:其他好文   时间:2016-04-08 15:09:14    阅读次数:248
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theano logistic regression讲解逻辑模型是一个基于概率的线性分类器。它的参数是w和b。 通过把输入向量映射到一个超平面集合上来实现分类,每个超平面对应一个分类。从超平面到输入向量的距离反应了这个概率,就是说输入属于这个分类的概率。数学上,一个输入属于某个分类的公式可以表达为下面的公式: 这个公式的意思是,当已知一个输入x,根据猜想的参数(w,b)得到的softmax就是...
分类:其他好文   时间:2016-04-07 09:41:29    阅读次数:274
从统计看机器学习(一) 一元线性回归
从统计学的角度来看,机器学习大多的方法是统计学中分类与回归的方法向工程领域的推广。 “回归”(Regression)一词的滥觞是英国科学家Francis Galton(1822-1911)在1886年的论文[1]研究孩子身高与父母身高之间的关系。观察1087对夫妇后,得出成年儿子身高=33.73+0 ...
分类:其他好文   时间:2016-04-07 06:56:24    阅读次数:199
统计学习笔记(4) 线性回归(1)
Quantitative algorithm Error evaluation In this chapter, we review some of the key ideas underlying the linear regression model, as well as the least squares approach that is most commonly used to...
分类:其他好文   时间:2016-04-05 10:54:55    阅读次数:342
逻辑回归、决策树和支持向量机
逻辑回归、决策树和支持向量机 2015-12-03 CSDN大数据 CSDN大数据 分类问题是我们在各个行业的商业业务中遇到的主要问题之一。在本文中,我们将从众多技术中挑选出三种主要技术展开讨论,逻辑回归(Logistic Regression)、决策树(Decision Trees)和支持向量机( ...
分类:其他好文   时间:2016-04-04 16:34:46    阅读次数:342
Logistic Regression 笔记与理解
Logistic Regression 笔记与理解Logistic Regression Hypothesis 记为 H(theta)H(theta)=g(z) 其中g(z),是一个叫做Logistic Function的函数,g(z)函数定义如下: 对应图像如下: 这是一个值域为0~1的s型函数,在理...
分类:其他好文   时间:2016-04-04 14:59:20    阅读次数:147
Coursera《machine learning》--(2)单变量线性回归(Linear Regression with One Variable)
本笔记为Coursera在线课程《Machine Learning》中的单变量线性回归章节的笔记。 2.1 模型表示 参考视频: 2 - 1 - Model Representation (8 min).mkv 本课程讲解的第一个算法为"回归算法",本节将要讲解到底什么是Model。下面,以一个房屋交易问题为例开始讲解,如下图所示(从中可以看到监督学习的基本流程)。 所使用的数据集为...
分类:系统相关   时间:2016-04-01 18:22:42    阅读次数:210
UFLDL教程(四)之Softmax回归
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数的取值hθ(x),其中n是样本的特征维度 ② 如果hθ(x)>=0.5,则x输入...
分类:其他好文   时间:2016-04-01 18:18:17    阅读次数:282
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