1：简单概念描述
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(改线称为最佳拟合直线)，这个拟合过程就称为回归。训练分类器就是为了寻找最佳拟合参数，使用的是最优化算法。
基于sigmoid函数分类：logistic回归想要的函数能够接受所有的输入然后预测出类别。这个函数就是sigmoid函数，它也像一个阶跃函数。其公式如下：
其中： z = w0x0+w1x1+….+wnxn,w...
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2014-08-10 13:04:00
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ufldl学习笔记与编程作业：Softmax Regression(vectorization加速)
ufldl出了新教程，感觉比之前的好，从基础讲起，系统清晰，又有编程实践。
在deep learning高质量群里面听一些前辈说，不必深究其他机器学习的算法，可以直接来学dl。
于是最近就开始搞这个了，教程加上matlab编程，就是完美啊。
新教程的地址是：http://ufldl.stanford.edu/tutorial/
本节是对http://blog.csdn.net/lingerlanlan/...
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2014-08-07 23:08:45
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ufldl学习笔记与编程作业：Softmax Regression（softmax回归）
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2014-08-07 03:06:28
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ufldl学习笔记与编程作业：Logistic Regression（逻辑回归）
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2014-08-05 22:43:40
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ufldl学习笔记与编程作业：Linear Regression（线性回归）
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2014-08-05 00:40:58
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回归（Regression)分析包括线性回归（Linear Regression），这里主要是指多元线性回归和逻辑斯蒂回归（Logistic Regression）。其中，在数据化运营中更多的使用逻辑斯蒂回归，它包括响应预测、分类划分等内容。 多元线性回归主要描述一个因变量如何随着一批自变量的变化....
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2014-08-04 23:58:10
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1.随机森林原理介绍随机森林，指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器。该分类器最早由Leo Breiman和Adele Cutler提出，并被注册成了商标。简单来说，随机森林就是由多棵CART（Classification And Regression Tree）构成的。对于每棵树，它们使...
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2014-07-28 02:52:49
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1.model specificationbinomial logistic regression model是一种分类模型。条件概率分布为： 伯努利分布其中， 2.Maximum Likelihood Estimation由于Hessian矩阵正定，因此NLL是个凸函数，有全局最小值。可以使用梯度...
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2014-07-26 14:11:14
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广义线性模型(generalized linear model)正是在普通线性模型的基础上，将上述四点模型假设进行推广而得出的应用范围更广，更具实用性的回归模型。此模式假设实验者所量测的随机变量的分布函数与实验中系统性效应(即非随机的效应)可经由一链结函数(link function)建立起可资解释...
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2014-07-24 22:51:23
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1. softmax回归模型 softmax回归模型是logistic回归模型在多分类问题上的扩展（logistic回归解决的是二分类问题）。 对于训练集，有。 对于给定的测试输入，我们相拥假设函数针对每一个类别j估算出概率值。也就是说，我们估计得每一种分类结果出现的概率。因此我们的假设函数将...
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2014-07-24 12:09:45
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