章节地址：http://ufldl.stanford.edu/tutorial/supervised/LogisticRegression/章节名称：逻辑回归 (Logisitic Regression)第二章的主要问题是什么？是内存不够，艹Error using freadOut of memor...
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2015-04-23 15:01:53
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Logistic regression （逻辑回归）是当前业界比较常用的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性。比如某用户购买某商品的可能性，某病人患有某种疾病的可能性，以及某广告被用户点击的可能性等。（注意这里是：“可能性”，而非数学上的“概率”，logisitc回归的结果并非数学定义中的概率值，...
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2015-04-20 20:50:07
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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，这个拟合过程称作回归。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。基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类我们想要的函数应该是，能接受所有的输入然后预测出类别。在两个分类的情况下，上...
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2015-04-20 16:18:45
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Kaggle搞起来Kaggle比赛多依靠机器来自动处理，机器学习几乎是必须要的技能。开始搞Kaggle需要的机器学习技能并不深入，只是需要对于机器学习的常见几个方法有基本了解即可，比如说对于一个问题，你可以认识到它是个classification的问题啊还是regression的问题啊，为什么机器可以根据你输入的一个矩阵来算出来分类结果啊。
其实有时候真的在于是不是愿意踏出那一步，一旦踏出了那一步...
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2015-04-19 11:37:44
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什么叫做回归呢？举个例子，我们现在有一些数据点，然后我们打算用一条直线来对这些点进行拟合（该曲线称为最佳拟合曲线），这个拟合过程就被称为回归。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。训练分类器时的嘴阀就是寻找最佳拟合曲线，使用的是最优化算法。基于Logistic回归和Sigmo...
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2015-04-18 17:48:11
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Logistic Regression
之前我们讨论过回归问题，并且讨论了线性回归模型。现在我们来看看分类问题，分类问题与回归问题类似，只不过输出变量一个是离散的，一个是连续的。我们先关注二分类问题，假设
输出变量 yy 只能取 0 或者 1 两个值，直观上，对于所有的输入变量，我们都希望可以映射到 [0-1] 的范围内, 为此，我们可以建立如下的函数：
hθ(x)=g(θTx)=11+e?...
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2015-04-17 18:19:53
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JUnit是由 Erich Gamma 和 Kent Beck 编写的一个回归测试框架（regression testing framework）,供Java开发人员编写单元测试之用。对不同性质的被测对象，如Class，Jsp，Servlet，Ejb等，Junit有不同的使用技巧。以下以Clas.....
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2015-04-12 17:31:36
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本系列内容大部分来自Standford公开课machine learning中Andrew老师的讲解，附加自己的一些理解，编程实现和学习笔记。第一章 Logistic regression1.逻辑回归逻辑回归是一种监督学习的分类算法，相比较之前的线性回归算法，差别在于它是一个分类算法，这也意味着y不...
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2015-04-12 11:56:50
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牛顿方法本次课程大纲：1、牛顿方法：对Logistic模型进行拟合2、指数分布族3、广义线性模型（GLM）：联系Logistic回归和最小二乘模型复习：Logistic回归：分类算法假设给定x以为参数的y=1和y=0的概率：求对数似然性：对其求偏导数，应用梯度上升方法，求得：本次课程介绍的牛顿方法是...
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2015-04-11 14:49:46
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生成学习算法本次课程大纲：1、生成学习算法2、高斯判别分析（GDA，Gaussian Discriminant Analysis）-高斯分布（简要）-对比生成学习算法&判别学习算法（简要）3、朴素贝叶斯4、Laplace平滑复习：分类算法：给出一个训练集，若使用logistic回归算法，其工作方式是...
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2015-04-11 14:48:14
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