原文链接：http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/03/05/1971867.html1 分类和logistic回归 一般来说，回归不用在分类问题上，因为回归是连续型模型，而且受噪声影响比较大。如果非要使用回归算法，可以使用logistic回归。 ... ...
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2017-10-02 19:45:04
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一、二分类问题与logistic 回归 回归问题 “回归”一词源自英国科学弗朗西斯·高尔顿（Francis Galton），他还是著名的生物学家、进化论奠基人查尔斯·达尔文（Charles Darwin）的表弟。高尔顿发现，虽然有一个趋势——父母高，儿女也高；父母矮，儿女也矮，但给定父母的身高，儿女 ...
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2017-10-02 17:17:38
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Softmax回归是Logistic回归在多分类问题上的推广，是有监督的。 回归的假设函数（hypothesis function）为，我们将训练模型参数，使其能够最小化代价函数： 在Softmax回归中，我们解决的是多分类问题，类标y可以取k个不同的值。对于给定的测试输入x，我们想用假设函数针对每 ...
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2017-09-29 21:24:33
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之前学习Java的时候，用过一个IDE叫做EditPlus,虽然他敲代码的高亮等体验度不及eclipse，但是打开软件特别快捷，现在也用他读python特别方便。 训练算法:：使用梯度上升找到最佳参数 之前看过吴恩达的视频的同学们，听得比较多的就是梯度下降算法，但是梯度上升算法和梯度下降算法本质是是 ...
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2017-09-15 18:44:07
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一、sigmoid函数 Sigmoid函数由下列公式定义 其对x的导数可以用自身表示: Sigmoid 函数表 Sigmoid 曲线 Sigmoid函数的级数表示 ...
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2017-09-10 14:28:49
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利用Logistic回归进行分类的思想就是：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。该算法最重要的就是要找到最佳拟合参数集。 本文介绍二值型输出分类器的数学原理。 针对这类问题：接收输入，输出为两个类别，这里假设为0和1，具有这样性质，且数学上容易处理的函数，有Sigmoid函数（S形函 ...
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2017-09-09 22:31:49
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已经知道了logistic回归模型，也知道了损失函数 损失函数是衡量单一训练样例的效果，还知道了成本函数 成本函数用于衡量参数w和b的效果在全部训练集上面的衡量下面开始讨论如何使用梯度下降法来训练或学习训练集上的参数w和b回顾一下： 这里是最熟悉的logistic回归算法第二行是成本函数J，成本函数... ...
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2017-09-09 00:06:05
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本周学习神经网络编程的基础知识构建神经网络，有些技巧是非常重要 神经网络的计算过程中，通常有一个正向的过程（正向传播步骤），接着会有一个反向步骤（反向传播步骤），为什么神经网络的计算可以分为前向传播和反向传播两个分开的过程？本周课程通过使用logistic回归来阐述，以便于能够更好的理解，logis... ...
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2017-09-08 23:59:57
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上一节当中，为了能够训练logistic回归模型的参数w和b，需要定义一个成本函数 使用logistic回归训练的成本函数 为了让模型通过学习来调整参数，要给出一个含有m和训练样本的训练集很自然的，希望通过训练集找到参数w和b，来得到自己得输出对训练集当中的值进行预测，将他写成y^（I）我们希望他会... ...
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2017-09-08 23:58:47
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怎么样计算偏导数来实现logistic回归的梯度下降法它的核心关键点是其中的几个重要公式用来实现logistic回归的梯度下降法接下来开始学习logistic回归的梯度下降法logistic回归的公式 现在只考虑单个样本的情况，关于该样本的损失函数定义如上面第三个公式，其中a是logistic回归的... ...
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2017-09-08 23:54:36
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