5.2.4 训练算法：随机梯度上升 梯度上升算法：在每次更新回归系数时都需要遍历整个数据集，在数十亿样本上该算法复杂度太高。 改进方法：随机梯度上升算法：一次仅用一个样本点更新回归系数。 由于可以在新样本到来时对分类器进行增量式更新，因此随机梯度上升算法是一个在线学习算法。与“在线学习”相对应，一次
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2016-02-17 23:51:30
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原文见 http://blog.csdn.net/acdreamers/article/details/27365941 Logistic回归为概率型非线性回归模型，是研究二分类观察结果与一些影响因素之间关系的一种多 变量分析方法。通常的问题是，研究某些因素条件下某个结果是否发生，比如医学中根据病人
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2016-02-15 20:00:32
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Logistic回归的一般过程 1.收集数据：采用任意方法收集 2.准备数据：由于需要进行距离计算，因此要求数据类型为数值型。另外，结构化数据格式则最佳 3.分析数据：采用任意方法对数据进行分析 4.训练算法：大部分时间将用于训练，训练的目的是为了找到最佳的分类回归系数 5.测试算法：一旦训练步骤完
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2016-02-14 21:00:48
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首次接触最优化算法。介绍几个最优化算法，并利用它们训练出一个非线性函数用于分类。 假设现在有一些数据点，我们利用一条直线对这些点进行拟合（该直线为最佳拟合直线），这个拟合过程称作回归。 利用Logistic回归进行分类思想：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。 这里的“回归”一词源于
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2016-02-05 18:53:25
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支持向量机(Support Vector Machine, SVM)考虑logistic回归，对于$y=1$的数据，我们希望其$h_\theta(x) \approx 1$，相应的$\theta^Tx \gg 0$; 对于$y=0$的数据，我们希望$h_\theta(x) \approx 0$，相应...
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2016-01-13 23:26:17
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一、机器学习中的參数预计问题 在前面的博文中，如“简单易学的机器学习算法——Logistic回归”中，採用了极大似然函数对其模型中的參数进行预计，简单来讲即对于一系列样本，Logistic回归问题属于监督型学习问题，样本中含有训练的特征X_i" title="X_i" alt="">以及标签。在L....
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2016-01-11 20:08:15
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http://blog.csdn.net/hechenghai/article/details/46817031主要参照统计学习方法、机器学习实战来学习。下文作为参考。第一节中说了，logistic 回归和线性回归的区别是：线性回归是根据样本X各个维度的Xi的线性叠加（线性叠加的权重系数wi就是模型...
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2016-01-03 12:53:23
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Logistic 回归通常是二元分类器（也可以用于多元分类）,例如以下的分类问题Email: spam / not spamTumor: Malignant / benign假设 (Hypothesis)：$$h_\theta(x) = g(\theta^Tx)$$ $$g(z) = \frac{1...
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2015-12-22 01:09:20
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一、多层感知机MLP1、MLP概述对于含有单个隐含层的多层感知机(single-hidden-layer Multi-Layer Perceptron, MLP)，可以将其看成是一个特殊的Logistic回归分类器，这个特殊的Logistic回归分类器首先通过一个非线性变换Φ(non-linear ...
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2015-12-03 00:19:55
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机器学习六--K-means聚类算法想想常见的分类算法有决策树、Logistic回归、SVM、贝叶斯等。分类作为一种监督学习方法，要求必须事先明确知道各个类别的信息，并且断言所有待分类项都有一个类别与之对应。但是很多时候上述条件得不到满足，尤其是在处理海量数据的时候，如果通过预处理使得数据满足分类算...
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2015-10-30 07:03:23
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