我们可以讨论分类问题，忽略y是离散值这一事实，并使用我们的旧线性回归算法来预测y给定x。然而，很容易构造例子，这种方法表现很差。直观地说，也没有道理当h（θ)（x）取值大于1或小于0时，我们知道，Y∈{ 0, 1 }。为了解决这个问题，让我们改变我们的假设H(θ)（x）满足0≤h(θ)（x）≤1。这 ...
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2017-07-23 18:04:32
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机器学习入门之四：机器学习的方法--SVM（支持向量机）（转载） ...
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2017-07-18 15:44:05
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函数名称均为sklearn库中的函数 1.线性回归算法：LinearRegression： 其中常用的有：Ridge:岭回归算法，MultiTaskLasso:多任务LASSO回归算法，ElasticNet:弹性网眼算法，LassoLars:LARS套索算法，OrthogonalMatchingPu ...
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2017-07-17 22:04:28
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本文主要解说局部加权(线性)回归。在解说局部加权线性回归之前，先解说两个概念：欠拟合、过拟合。由此引出局部加权线性回归算法。 欠拟合、过拟合 例如以下图中三个拟合模型。第一个是一个线性模型。对训练数据拟合不够好，损失函数取值较大。如图中第二个模型，假设我们在线性模型上加一个新特征项，拟合结果就会好一 ...
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2017-06-23 14:17:27
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保序回归即给定了一个无序的数字序列，通过修改其中元素的值，得到一个非递减的数字序列，要求是使得误差（预测值和实际值差的平方）最小。比如在动物身上实验某种药物，使用了不同的剂量，按理说剂量越大，有效的比例就应该越高，但是如果发现了剂量大反而有效率降低了，这个时候就只有把无序的两个元素合并了，重新计算有 ...
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2017-06-15 19:40:28
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1.数学定义 保序回归是回归算法的一种,基本思想是：给定一个有限的实数集合,训练一个模型来最小化下列方程： 并且满足下列约束条件： 2.算法过程说明 从该序列的首元素往后观察，一旦出现乱序现象停止该轮观察，从该乱序元素开始逐个吸收元素组成一个序列，直到该序列所有元素的平均值小于或等于下一个待吸收的元 ...
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2017-06-15 10:24:35
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本讲内容 1. Generative learning algorithms（生成学习算法） 2. GDA（高斯判别分析） 3. Naive Bayes（朴素贝叶斯） 4. Laplace Smoothing（拉普拉斯平滑） 1.生成学习算法与判别学习算法 判别学习算法：直接学习 或者学习一个假设 ...
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2017-06-03 16:17:16
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SparkMLlib回归算法之决策树 （一），决策树概念 1，决策树算法（ID3，C4.5 ，CART）之间的比较： 1，ID3算法在选择根节点和各内部节点中的分支属性时，采用信息增益作为评价标准。信息增益的缺点是倾向于选择取值较多的属性，在有些情况下这类属性可能不会提供太多有价值的信息。 2 ID ...
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2017-05-24 17:07:43
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SparkMLlib学习分类算法之逻辑回归算法 （一），逻辑回归算法的概念（参考网址：http://blog.csdn.net/sinat_33761963/article/details/51693836） 逻辑回归与线性回归类似，但它不属于回归分析家族（主要为二分类），而属于分类家族，差异主要在 ...
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2017-05-20 17:21:28
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现实生活中有很多分类问题，比如正常邮件/垃圾邮件，良性肿瘤/恶性肿瘤，识别手写字等等，这些可以用逻辑回归算法来解决。 一、二分类问题 所谓二分类问题，即结果只有两类，Yes or No，这样结果｛0，1｝集合来表示y的取值范围。 前面说到过，线性回归的模型是 h(x)=θ0+θ1x1+θ2x2+.. ...
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2017-05-20 17:15:13
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