[TOC] logistic 回归算法 一种常见的分类算法，输出值在0，1之间 是：1 否：0 即找到满足下面条件的最优参数 $0 \leq h_{\theta}(x) \leq 1$ 假设函数的表示方法： $h_{\theta}(x)=g\left(\theta^{T} x\right)$ 其中： ...
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2020-01-24 21:14:27
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基本概念 对数几率回归（Logistic Regression，又称逻辑回归）可以用来解决二分类和多分类问题。分类问题中，输出集合不再是连续值，而是离散值，即$\mathcal{Y}\in \{0,1,2,\cdots\}$。以二分类问题为例，其输出集合一般为$\mathcal{Y}\in \{0, ...
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2020-01-23 21:23:06
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https://www.microsoft.com/en-us/research/uploads/prod/2019/04/regression_sigmod2019_CR.pdf ...
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2020-01-18 10:24:27
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本段代码可实现OLS法的线性回归分析，并可对回归系数做出分析 1.代码 %%OLS法下的线性回归 function prodict = Linear_Regression(X,Y) x = sym('x'); n = max(size(X)); %%定义画图窗格属性 h = figure; set( ...
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2020-01-16 18:34:05
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激活函数的作用 如果不用激活函数，每一层输出都是上层输入的线性函数，无论神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合。故而激活函数可以增加模型的表达能力。 1.sigmoid函数 sigmoid函数也叫 Logistic 函数，用于隐层神经元输出，取值范围为(0,1)，它可以将一个实数映射到(0,1)的 ...
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2020-01-16 12:20:31
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推荐好书：《神经网络与深度学习》邱锡鹏，适合我这种才入门的小白 ...
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2020-01-14 20:32:15
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背景 学习 "Linear Regression in Python – Real Python" ，前面几篇文章分别讲了“regression怎么理解“，”线性回归怎么理解“，现在该是实现的时候了。 线性回归的 Python 实现：基本思路 导入 Python 包: 有哪些包推荐呢？ ：数据源 " ...
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2020-01-14 09:25:47
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梯度下降算法原理讲解——机器学习 1. 概述 梯度下降（gradient descent）在机器学习中应用十分的广泛，不论是在线性回归还是Logistic回归中，它的主要目的是通过迭代找到目标函数的最小值，或者收敛到最小值。 本文将从一个下山的场景开始，先提出梯度下降算法的基本思想，进而从数学上解释 ...
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2020-01-10 14:12:51
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背景 学习 "Linear Regression in Python – Real Python" ，对线性回归理论上的理解做个回顾，文章是前天读完，今天凭着记忆和理解写一遍，再回温更正。 线性回归(Linear Regression) 刚好今天听大妈讲机器学习，各种复杂高大上的算法，其背后都是在求 ...
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2020-01-09 00:40:01
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CART算法 原理 CART全称为Classification and Regression Tree。 回归树 相比ID3，CART遍历所有的特征和特征值，然后使用二元切分法划分数据子集，也就是每个节点都只会分裂2个分支。接着计算数据子集的总方差来度量数据子集的混乱程度，总方差越小数据子集越纯，最 ...
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2020-01-07 18:03:09
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