Logistic回归是一种非常高效的分类器。它不仅可以预测样本的类别，还可以计算出分类的概率信息。不妨设有$n$个训练样本$\{x_1, ..., x_n\}$，$x_i$是$d$维向量，其类别标签是$\{y_1, ..., y_n\}$。对于一个$c$类问题，$y_i \in \{1, 2, .....
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2014-06-21 16:04:13
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什么是回归？假设现在有些数据点，我用直线对这些点进行拟合（该线叫做最佳拟合直线），这个拟合的过程就叫做回归。Logistic回归？这里，Logistic回归进行分类的主要思想：根据现有数据对分类的边界线建立回归公式，以此边界线进行分类。这里的回归指的是最佳拟合，就是要找到边界线的回归公式的最佳拟合的...
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2014-06-17 12:52:30
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官方网站http://www.joedog.org/概述Siege是一个多线程http负载测试和基准测试工具。它有3种操作模式：1)Regression(wheninvokedbybombardment)Siege从配置文件中读取URLs，按递归方式，逐个发送请求2)Internetsimulati...
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2014-06-12 09:33:16
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theano 实例， 逻辑回归（logistic regression)# -*-
coding: utf-8 -*-"""Created on Fri Jun 06 08:56:54 2014@author:
Administrator"""import theanoimport numpy as...
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2014-06-11 12:14:52
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今天来讨论多元函数求极值问题，由于在Logistic回归用牛顿迭代法求参数提到这个，所以很有必要把它研究清楚。
回想一下，一元函数求极值问题中我们是怎样做的？比如对于凹函数，先求一阶导数，得到，由
于极值处导数一定为零，但是导数等于零的点不一定就有极值，比如。所以我们还需要进一步判断，对函数
继续求二阶导得到，现在因为在驻点处二阶导数成立，所以在处取得
极小值，二阶导数在这里的意义就...
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2014-06-10 06:36:52
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这段时间组里在有计划地学习书籍PRML （Pattern Recognition and
Machine Learning），前两天自己做了一个里面第三章linear regression的分享，这里把当时做的这个ppt分享给大家。
对于线性回归这一章，首先列一下我认为比较重要的几个问题（ppt ....
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2014-06-09 13:19:17
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1.线性回归介绍X指训练数据的feature，beta指待估计得参数。详细见http://zh.wikipedia.org/wiki/%E4%B8%80%E8%88%AC%E7%BA%BF%E6%80%A7%E6%A8%A1%E5%9E%8B使用最小二乘法拟合的普通线性回归是数据建模的基本方法。令最...
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2014-06-07 01:02:30
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1.梯度上升优化1).
伪代码：所有回归系数初始化为1-------------------weights = ones((colNum,1))重复r次：
计算整个数据集的梯度gradient 使用alpha*gradient更新回归系数的向量 返回回归系数weights2). 迭代r次的代码...
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2014-06-02 18:11:41
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logistic regression可以解决分类问题，即输出的结果只有0和1两种，比如，对于邮件的判断只有是或者否。这种分类问题使用传统的线性回归并不能很好的解决。
一个小例子
例如，当我们根据肿瘤的大小判断一个肿瘤是不是良性的时候，输出结果只有是或者否，用1和0表示，给定的样本点，并且我们使用传统的线性回归问题解决拟合的函数图像如下：
图像中我们可以根据拟合曲线，当输出值...
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2014-06-01 12:53:04
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