广义线性模型
广义线性模型应满足三个假设：
第一个假设为给定X和参数theta,Y的分布服从某一指数函数族的分布。
第二个假设为给定了X，目标是输出 X条件下T(y)的均值，这个T(y)一般等于y，也有不等的情况，
第三个假设是对假设一种的变量eta做出定义。
指数函数族
前面提到了指数函数族，这里给出定义，满足以下形式的函数构成了指数函数族：...
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2015-03-12 22:33:16
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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。 1、概述 Junit测试是程序员测试，即所谓白盒测试，因为程序员知道被测试的软件如何（How）完成功能和完成什.....
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2015-03-12 11:19:28
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Logistic Regression 罗杰斯特回归（最常见到的翻译：Logistic回归）。
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2015-03-11 19:11:21
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起源：线性神经网络与单层感知器古老的线性神经网络，使用的是单层Rosenblatt感知器。该感知器模型已经不再使用，但是你可以看到它的改良版：Logistic回归。可以看到这个网络，输入->加权->映射->计算分类误差->迭代修改W、b，其实和数学上的回归拟合别无二致。其中迭代修改参数，使目标函数收...
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2015-03-08 17:05:16
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开一个机器学习方法科普系列，也做基础回顾之用。学而时习之。
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linear regression, Ridge, Lasso
Logistic Regression, Softmax
Kmeans, GMM, EM, Spectral Clustering
......
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2015-03-07 01:04:29
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Reference：http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/Softmax_regression起源：Logistic的二类分类 Softmax回归是Logistic回归的泛化版本，用于解决线性多类（K类）的分类问题。Logistic回归可以看作是Softm...
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2015-03-05 20:58:17
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区别于线性回归，不是把每个特征直接乘以系数，而是用一个S型函数（Logistic函数）。如下：
使用这种形式函数的原因（概率、求导）。
代价函数，也不是线性回归中的误差平方和，而是基于对数似然函数，如下：
单个样本的后验概率为：（y = 0， 1） 类似于二项分布的概率密度函数。
整个样本集的后验概率：
对数似然函数对于代价函数，如下：
梯度下降法...
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2015-03-05 10:52:23
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Logistic回归用来分类，线性回归用来回归。
线性回归是把让样本的属性前面加系数，相加。代价函数是误差平方和形式。所以，在最小化代价函数的时候，可以直接求导，令导数等于0，如下：
也可以使用梯度下降法，学习的梯度和Logistic回归形式一样。
线性回归的优点：计算简单。
缺点：不好处理非线性数据。...
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2015-03-05 10:48:54
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http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/43884027
机器学习Machine Learning - Andrew NG
courses学习笔记
The Problem of Overfitting
Cost Function
Regularized Linear Regression
R...
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2015-02-27 13:38:19
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