一、小组成员与小组任务 1.小组成员 组长：兰新旭 组员：王昊 范清林 包苏都 2.小组成员任务 兰新旭：负责幻灯片理论部分讲解，幻灯片制作，监督组员完成任务 王 昊：负责幻灯片操作部分讲解，软件操作，材料收集 范清林：负责收集材料，辅助幻灯片制作 苏 道：负责收集材料，辅助软件操作 二、小组PPT ...
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2017-11-12 13:27:52
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1 Logistic 回归算法的原理 1.1 需要的数学基础 我在看机器学习实战时对其中的代码非常费解，说好的利用偏导数求最值怎么代码中没有体现啊，就一个简单的式子：θ= θ - α Σ [( hθ(x(i))-y(i) ) ] * xi 。经过查找资料才知道，书中省去了大量的理论推导过程，其中用到 ...
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2017-11-11 18:53:10
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一、概述 假设现在有一些数据点，我们用一条直线对这些点进行拟合（该线称为最佳拟合直线），这个拟合过程就称为回归； 利用Logistic回归进行分类的主要思想是： 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”一词源于最佳拟合， 表示要找到最佳拟合参数集， 其背后的数学分析将在 ...
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2017-10-31 12:51:46
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转自：http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7624837 前言 动笔写这个支持向量机(support vector machine)是费了不少劲和困难的，原因很简单，一者这个东西本身就并不好懂，要深入学习和研究下去需花费不少时间和精力，二者这个 ...
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2017-10-29 11:14:38
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（四）机器学习笔记之Scikit Learn的Logistic回归初探 ...
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2017-10-28 15:32:18
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第5章 Logistic回归 Logistic 回归 概述 Logistic 回归虽然名字叫回归，但是它是用来做分类的。其主要思想是: 根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。 须知概念 Sigmoid 函数 回归 概念 假设现在有一些数据点，我们用一条直线对这些点进行拟合（这条直线称为 ...
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2017-10-17 14:57:13
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前言在之前的关于回归问题的讨论中，笔者主要给出了一般原始的线性回归模型（主要以最小二乘法形式进行的）以及其它两种主流的线性回归模型的补充内容，它们主要是为了解决样本之间存在线性相关性的问题，包括岭回归和LASSO回归。一般而言，对于多分类问题，我们希望能将样本的..
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2017-10-17 12:40:19
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指数分布族前面学习了线性回归和logistic回归。对于\(P(y|x;\theta)\)若y属于实数，满足高斯分布，得到基于最小二乘法的线性回归；若y取{0,1}，满足伯努利分布，得到Logistic回归。这两个算法，其实都是广义线性模型的特例。考虑上述两个分布，伯努利分布和高斯分布：1) 伯努利... ...
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2017-10-14 18:35:39
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转自穆晨 阅读目录 前言 算法原理 回归分类器的形式 最佳回归系数的确定 基于梯度上升法的最佳回归参数拟合 拟合结果展示 更好的求最值方法 - 随机梯度上升 小结 阅读目录 前言 算法原理 回归分类器的形式 最佳回归系数的确定 基于梯度上升法的最佳回归参数拟合 拟合结果展示 更好的求最值方法 - 随 ...
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2017-10-08 16:49:45
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曾经被问，Logistic回归为什么用sigmoid函数。一时语塞······ Logistic回归采用sigmoid函数与最大熵有关。 是训练数据，是n维向量。是对应的label，取值集合为{0,1,...,k-1}，在Logistic回归中，k=2。是我们要去学习的概率函数，如将计算出将x分为类 ...
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2017-10-04 00:23:32
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