六 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（Classification）
本小节开始介绍分类问题（该问题中要预测的变量y是离散值），同时，还要学习...
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2016-04-01 18:17:07
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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
核函数
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
if ,
我们需要
if ,
我们需要从另一个角度看logis...
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2016-03-31 11:10:33
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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)：设X是连续随机变量，X服从逻辑斯谛分布是指
X具有下列分布函数和密度函...
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2016-03-30 13:13:41
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一、模型简介 线性回归默认因变量为连续变量，而实际分析中，有时候会遇到因变量为分类变量的情况，例如阴性阳性、性别、血型等。此时如果还使用前面介绍的线性回归模型进行拟合的话，会出现问题，以二分类变量为例，因变量只能取0或1，但是拟合出的结果却无法保证只有这两个值。那么使用概率的概念来进行拟合是否可以呢 ...
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2016-03-29 12:29:10
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1.线性回归模型
"回归"的由来
Francis Galton,英国生物学家，他研究了父母身高与子女身高之间关系后得出，若父母身高高于平均大众身高，则其子女身高倾向于倒退生长，即会比其父母身高矮一些而更接近于大众平均身高。若父母身高小于平均身高，则其子女身高倾向于向上生长，以更接近于大众平均身高。此现象，被Galton称之为回归现象，即regression.
什么是线性回归？
这里...
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2016-03-29 10:50:47
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本讲大纲：
1.局部加权线性回归（locally weighted linear regression）
给定一个数据集，根据x预测y.
最左边的函数为，并不能很好的拟合数据；
中间的加了一个额外的特性，函数为，稍微更好地拟合了数据；
似乎我们增加越多的特性，拟合程度越好；但是增加太多的特性是很危险的，最右边的图是一个五阶的多项式，虽然很好的拟合了给定的数据集，但是这个...
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2016-03-29 10:49:25
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本栏目（Machine learning）包括单参数的线性回归、多参数的线性回归、Octave Tutorial、Logistic Regression、Regularization、神经网络、机器学习系统设计、SVM（Support Vector Machines 支持向量机）、聚类、降维、异常检测、大规模机器学习等章节。内容大多来自Standford公开课machine
learning中...
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2016-03-28 00:22:55
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本文原始文章见http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7849812，本文添加了一些自己的理解
本栏目（Machine learning）包括单参数的线性回归、多参数的线性回归、Octave Tutorial、Logistic Regression、Regularization、神经网络、机器学习系统设计、SVM（Support Ve...
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本文原始版本见http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7834256
本栏目（Machine learning）包括单参数的线性回归、多参数的线性回归、Octave Tutorial、Logistic Regression、Regularization、神经网络、机器学习系统设计、SVM（Support Vector Machines...
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2016-03-28 00:22:34
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本文原始地址见http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/8002329，在此添加了一些自己的注释方便理解
本栏目（Machine learning）包括单参数的线性回归、多参数的线性回归、Octave Tutorial、Logistic Regression、Regularization、神经网络、机器学习系统设计、SVM（Suppor...
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