可以说，一个神经网络的计算，都是按照前向或者反向传播的过程来实现的 首先计算出神经网络的输出紧接着进行一个反向传播的操作，我们用来计算出对应的梯度或者导数这个流程图解释了，为什么使用这样的方式这样实现为了阐明这个计算过程，举一个比logistic回归更简单，不那么正式的神经网络的例子 来自为知笔记(... ...
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2017-09-08 23:53:17
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原文：http://blog.csdn.net/dongtingzhizi/article/details/15962797 Logistic回归总结 PDF下载地址：http://download.csdn.net/detail/lewsn2008/6547463 1.引言 看了Stanford的 ...
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2017-09-06 12:51:41
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logistic回归的 P(y|x):预期输出为y时，输入为x的概率为p(y|x)=y~^y(1-y~)^(1-y) 全面概括y=0|1的情况 loss function()= - log(p(y|x)); 可以根据loss function定义得到结果。 J(w,b)=-1/m求和loss >求它 ...
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2017-09-06 00:38:43
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最简单的基础 以图像为例，输入三个矩阵 红绿蓝，(64*64)*3的像素亮度值 》特征向量值 X【】（64*64*3长度的一维向量）训练一个分类器输入为特征向量，输出为0，1代表是不是猫。 Z=W^T*X+b >b为R实数W->R*n_x,X->R*n_x，b->R y~=sigmoid(Z); 函 ...
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2017-09-02 22:31:01
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工作项目里用到线性回归算法，用于计算账户的分值，表明某账户是否是有风险的账户。其中参数都配好了，代码里直接用逆波兰表达式解析即可。本来事情到这里已经结束，突然来了新的需求：账户算出来的分数较为无序，于是考虑用sigmoid函数将其映射到（0，1）区间内，在乘以系数使其显示更为直观。为了使整个表达式更 ...
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2017-09-01 00:52:36
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转载自：AriesSurfer 原文见 http://blog.csdn.NET/acdreamers/article/details/27365941 Logistic回归为概率型非线性回归模型，是研究二分类观察结果与一些影响因素之间关系的一种多 变量分析方法。通常的问题是，研究某些因素条件下某个 ...
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2017-08-30 14:11:22
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前言 以下内容是个人学习之后的感悟，如果有错误之处，还请多多包涵~ 逻辑回归 一、为什么使用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。 Why? 为什么回归一般不用在分类上？其实，很多初学者都会提出这个问题。然而，文字的解释往往不能说服我们，接 ...
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2017-08-26 15:04:31
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强大的算法 广泛的应用于 工业界和学术界 它被称为支持向量机(Support Vector Machine) 与逻辑回归和神经网络相比 支持向量机 或者简称SVM 在学习复杂的非线性方程时 、 提供了一种更为清晰 更加强大的方式 Logistic回归的替代观点 J(θ)=-(yloghθ(x)+(1 ...
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2017-08-22 13:19:42
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这篇notebook是关于机器学习中logistic回归，内容包括基于logistic回归和sigmoid分类，基于最优化方法的最佳系数确定，从疝气病症预测病马的死亡率。 ...
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2017-08-15 12:36:06
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转自：http://blog.csdn.net/ariessurfer/article/details/41310525 Logistic回归为概率型非线性回归模型，是研究二分类观察结果与一些影响因素之间关系的一种多 变量分析方法。通常的问题是，研究某些因素条件下某个结果是否发生，比如医学中根据病人 ...
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2017-08-14 11:30:28
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