线性回归模型（Linear Regression）及Python实现 http://www.cnblogs.com/sumai 1.模型 对于一份数据，它有两个变量，分别是Petal.Width和Sepal.Length，画出它们的散点图。我们希望可以构建一个函数去预测Sepal.Length，当我
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2016-02-24 10:56:49
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5.2.4 训练算法：随机梯度上升 梯度上升算法：在每次更新回归系数时都需要遍历整个数据集，在数十亿样本上该算法复杂度太高。 改进方法：随机梯度上升算法：一次仅用一个样本点更新回归系数。 由于可以在新样本到来时对分类器进行增量式更新，因此随机梯度上升算法是一个在线学习算法。与“在线学习”相对应，一次
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2016-02-17 23:51:30
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原文见 http://blog.csdn.net/acdreamers/article/details/27365941 Logistic回归为概率型非线性回归模型，是研究二分类观察结果与一些影响因素之间关系的一种多 变量分析方法。通常的问题是，研究某些因素条件下某个结果是否发生，比如医学中根据病人
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2016-02-15 20:00:32
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Logistic回归的一般过程 1.收集数据：采用任意方法收集 2.准备数据：由于需要进行距离计算，因此要求数据类型为数值型。另外，结构化数据格式则最佳 3.分析数据：采用任意方法对数据进行分析 4.训练算法：大部分时间将用于训练，训练的目的是为了找到最佳的分类回归系数 5.测试算法：一旦训练步骤完
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2016-02-14 21:00:48
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(1) evaluate _lenet5中的导入数据部分 1 # 导入数据集，该函数定义在logistic_sgd中，返回的是一个list 2 datasets = load_data(dataset) 3 4 # 从list中提取三个元素，每个元素都是一个tuple（每个tuple含有2个元素，分
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2016-02-06 10:21:31
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首次接触最优化算法。介绍几个最优化算法，并利用它们训练出一个非线性函数用于分类。 假设现在有一些数据点，我们利用一条直线对这些点进行拟合（该直线为最佳拟合直线），这个拟合过程称作回归。 利用Logistic回归进行分类思想：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。 这里的“回归”一词源于
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2016-02-05 18:53:25
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大学时候学物理实验的时候接触过线性回归，现在忘记了...还得重新拾起来。学习不扎实耽误了多少时光... sigh Suppose that you time a program as a function of N and produce the following table. N seconds
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2016-02-02 14:47:01
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在WEEK 5中，作业要求完成通过神经网络(NN)实现多分类的逻辑回归(MULTI-CLASS LOGISTIC REGRESSION)的监督学习(SUOERVISED LEARNING)来识别阿拉伯数字。作业主要目的是感受如何在NN中求代价函数（COST FUNCTION）和其假设函数中各个参量(
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2016-02-01 01:58:48
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最近在看吴恩达的机器学习课程，当中讲到Logistic regression classifiers 之 One-vs-all Classification，下面是一些个人的总结：1.对于多分类问题，其实就是划出多条的decision boundary，在训练的时候，其实每一次只是选择一个类进行训练...
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2016-01-26 20:13:54
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preision与recall之间的权衡依然是cancer prediction的例子，预测为cancer时，y=1;一般来说做为logistic regression我们是当hθ(x)>=0.5时，y=1;当我们想要在预测cancer更确信时(因给病人说他们有cancer会给他们带来很重大的影响，...
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2016-01-26 15:12:31
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