印象笔记同步分享：Machine Learning—Linear Regression...
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2014-09-01 19:41:03
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这一课时主要是讲述了线性模型的一些处理。
包括：
1、输入数据的表示（Input Representation）
2、线性分类（Linear Classification）
3、线性回归（Linear Regression）
4、非线性模型转换（Nonlinear Transformation）
作者认为，如果要测试某个模型的可用性，做好就是用真实数据。
为了讲解线...
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2014-08-29 22:42:38
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回归（Regression）不同于分类问题，在回归方法中我们预测一系列连续的值，在预测完后有个问题是如何评价预测的结果好坏，关于这个问题目前学术界也没有统一的标准。下面是我在论文中的看到的一些常用方法，希望对有缘人有用。...
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2014-08-27 18:49:08
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L2范数 除了L1范数，还有一种更受宠幸的规则化范数是L2范数: ||W||2。它也不逊于L1范数，它有两个美称，在回归里面，有人把有它的回归叫“岭回归”（Ridge Regression），有人也叫它“权值衰减weight decay”。这用的很多吧，因为它的强大功效是改善机器学习里面一个非常.....
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2014-08-27 12:46:08
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Ranklib就是一套优秀的Learning to Rank领域的开源实现，本文基于RanklibV2.1介绍微软流行的LambdaMART模型的训练过程。分四个部分，这是第二章，介绍Regression Tree的训练过程。
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2014-08-24 15:24:22
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各种操作系统，试用30天版本下载：点击打开链接
2009年的时候初次了解这个软件，0.7.7版，以及0.80.2还都是免费的，只是觉得好玩而已；
主要因为Connel大学有人在Science上发了一篇report,介绍了类似symbolic regression概念；
后来一直想找出来，可惜忘记软件名字了，一个关键词也想不起来了；一直找不到；
今天翻旧电脑的老硬盘偶然发现还在一个偏...
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2014-08-20 16:25:43
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一、逻辑回归（LogisticRegression） 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。之前在经典之作《数学之美》中也看到了它用于广告预测，也就是根据某广告被用户点击的可能性，把最可能被用户点击的广告摆在用户能看到的地.....
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2014-08-18 23:28:23
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Logisticregression（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，不可...
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2014-08-15 20:56:49
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从Ⅱ到Ⅳ都在讲的是线性回归，其中第Ⅱ章讲得是简单线性回归（simple linear regression, SLR）（单变量），第Ⅲ章讲的是线代基础，第Ⅳ章讲的是多元回归（大于一个自变量）。 本文的目的主要是对Ⅱ章中出现的一些算法进行实现，适合的人群为已经看完本章节Stanford课程的学者。本人...
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2014-08-14 19:42:19
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偏最小二乘法（PLS）是近年来发展起来的一种新的多元统计分析http://en.wikipedia.org/wiki/Partial_least_squares_regression
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2014-08-11 23:59:53
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