#TensorFlow实现Logistic 回归 import tensorflow as tf #导入手写数字集 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets... ...
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2017-07-23 16:43:56
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R需要包：mice包；AUC包或pROC包 需要知识:logistic回归；SVM；GAM；缺失值多重插补法；拟合效果ROC、AUC In cancer studies, a question of critical interest is the progression of cancer. He ...
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2017-07-18 01:32:45
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主要思想：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类 优点：计算代价不高，易于理解和实现 缺点：容易欠拟合，分类精度可能不高 适用数据类型：数值型和标称型数据 回归的结果为一个数值型数据，利用Sigmoid函数（平缓的阶跃函数）将其归一化到[0,1]之间，之后设定阈值以进行分类。 simoi ...
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2017-07-16 23:27:02
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梯度下降法解逻辑斯蒂回归 本文是Andrew Ng在Coursera的机器学习课程的笔记。 Logistic回归属于分类模型。回顾线性回归，输出的是连续的实数，而Logistic回归输出的是[0,1]区间的概率值，通过概率值来判断因变量应该是1还是0。因此，虽然名字中带着“回归”（输出范围常为连续实 ...
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2017-07-07 17:28:17
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转自：http://www.cnblogs.com/jerrylead 1 摘要 本报告是在学习斯坦福大学机器学习课程前四节加上配套的讲义后的总结与认识。前四节主要讲述了回归问题，回归属于有监督学习中的一种方法。该方法的核心思想是从连续型统计数据中得到数学模型，然后将该数学模型用于预测或者分类。该方 ...
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2017-07-03 21:01:32
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Logistic回归 主要思想： 基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类 我们想要的函数应该是，能接受所有输入然后预测出类别。例如，在两个类的情况下，上述函数输出0或1。这种函数称为单位阶跃函数，该函数在跳跃点从0瞬间跳到1，这个瞬间跳跃的过程有时很难处理。所以，我们需要引用一个也具有类 ...
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2017-07-01 23:27:39
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Logistic回归是机器学习中非常经典的一个方法，主要用于解决二分类问题，它是多分类问题softmax的基础，而softmax在深度学习中的网络后端做为常用的分类器，接下来我们将从原理和实现来阐述该算法的思想。 1.原理 a.问题描述 考虑二分类问题，利用回归的思想，拟合特征向量到类别标签的回归, ...
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2017-06-26 19:59:21
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LR （一）认识Logistic回归（LR）分类器 实现原理 看以下链接 具体的实验代码 本地文件夹。 http://blog.csdn.net/suipingsp/article/details/41822313 GBDT：梯度提升决策树 FM ...
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2017-06-11 18:28:55
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回归分析是研究变量之间定量关系的一种统计学方法，具有广泛的应用。 Logistic回归模型 线性回归 先从线性回归模型开始，线性回归是最基本的回归模型，它使用线性函数描述两个变量之间的关系，将连续或离散的自变量映射到连续的实数域。 模型数学形式： 引入损失函数（loss function，也称为错误 ...
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2017-06-05 23:50:07
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广义线性模型是把自变量的线性预测函数当作因变量的估计值。在机器学习中，有很多模型都是基于广义线性模型的，比如传统的线性回归模型，最大熵模型，Logistic回归，softmax回归，等等。今天主要来学习如何来针对某类型的分布建立相应的广义线性模型。 Contents 1. 广义线性模型的认识 2. ...
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2017-06-05 19:23:26
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