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《机器学习实战》系列博客是博主阅读《机器学习实战》这本书的笔记，包含对其中算法的理解和算法的Python代码实现
另外博主这里有机器学习实战这本书的所有算法源代码和算法所用到的源文件，有需要的留言
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编程语言 时间：
2016-04-25 06:53:24
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287
1.数学 2.机器学习 Java 机器学习 工具 & 库 1.处理小数据效果好 2.深度学习—大数据，超过500w；图像，语言方面效果奇好 SVD 最小二乘法 梯度下降法 局部加权回归 1.最大似然估计 2.logistic回归 3.感知器的初步—logistic的简化情节 牛顿法 1.介绍了牛顿方 ...
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2016-04-23 11:53:53
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逻辑回归是一个形式是Y=1/(1+E(-X))的函数，它的特点是： 1， 当X>0，随着X增大，Y很快的接近1； 2，当x<0，随着X的减小，Y很快的接近0； 3，当X=0时，Y=1/2。 由于逻辑回归的这种特性（在0-1之间连续），它被用来判断一个学习算法是否正确。 除了正确和不正确的结果之外，使... ...
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2016-04-21 01:28:32
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（一）生成学习算法 在线性回归和Logistic回归这种类型的学习算法中我们探讨的模型都是p(y|x;θ)，即给定x的情况探讨y的条件概率分布。如二分类问题，不管是感知器算法还是逻辑回归算法，都是在解空间中寻找一条直线从而把两种类别的样例分开，对于新的样例，只要判断在直线的哪一侧即可；这种直接对问题 ...
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编程语言 时间：
2016-04-21 01:15:01
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538
Softmax回归 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 ...
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2016-04-19 17:31:32
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Logistic回归 利用Logistic 回归的主要思想是：更具现有数据对分类边界线简历回归公式，以此进行分类。 Logistic 回归的一般过程 基于Logistic回归喝Sigmold函数的分类 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 使用数据类型： 数值型和 ...
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2016-04-16 17:05:06
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ScalersTalk成长会机器学习小组第7周学习笔记本周主要内容
- [ ] 优化目标
- [ ] 最大间隔
- [ ] 最大间隔分类的数学背景
- [ ] 核函数II
- [ ] 核函数IIII
- [ ] 使用支持向量机本周主要知识点：一、优化目标
- 从另一个角度看logistic回归
hθ(x)=1(1+e?θTx)h_\theta(x)=\frac{1}{(1+e^{-...
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2016-04-08 15:09:14
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关于Andrew Ng的machine learning课程中，有一章专门讲解逻辑回归（Logistic回归），具体课程笔记见另一篇文章。
下面，对Logistic回归做一个简单的小结：
给定一个待分类样本x，利用Logistic回归模型判断该输入样本的类别，需要做的就是如下两步：
① 计算逻辑回归假设函数的取值hθ(x)，其中n是样本的特征维度
② 如果hθ(x)>=0.5，则x输入...
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2016-04-01 18:18:17
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ScalersTalk成长会机器学习小组第7周学习笔记
本周主要内容
优化目标
最大间隔
最大间隔分类的数学背景
核函数
核函数
使用支持向量机
本周主要知识点：
一、优化目标
从另一个角度看logistic回归
if ,
我们需要
if ,
我们需要从另一个角度看logis...
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2016-03-31 11:10:33
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一、模型简介 线性回归默认因变量为连续变量，而实际分析中，有时候会遇到因变量为分类变量的情况，例如阴性阳性、性别、血型等。此时如果还使用前面介绍的线性回归模型进行拟合的话，会出现问题，以二分类变量为例，因变量只能取0或1，但是拟合出的结果却无法保证只有这两个值。那么使用概率的概念来进行拟合是否可以呢 ...
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2016-03-29 12:29:10
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