Factorization Machines (FM) 首先这种算法是一种有监督的机器学习模型，既可以用在分类问题也可以用在回归问题当中，它是一种非线性的模型，相比逻辑回归具备了二阶交叉特征表达能力（不易拓展到三阶以上）。可以通过stochastic（随机） gradient descent (SG ...
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2020-06-22 22:48:15
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最近一个月项目好忙，终于挤出时间把这篇 BP 算法基本思想写完了，公式的推导放到下一篇讲吧。 一、神经网络的代价函数 神经网络可以看做是复杂逻辑回归的组合，因此与其类似，我们训练神经网络也要定义代价函数，之后再使用梯度下降法来最小化代价函数，以此来训练最优的权重矩阵。 1.1 从逻辑回归出发 我们从 ...
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2020-06-20 00:46:05
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SmartbiMining通过深度数据建模，为企业提供预测能力支持文本分析、五大类算法和数据预处理，并为用户提供一站式的流程式建模、拖拽式操作和可视化配置体验。SmartbiMining算法丰富，而且可扩展SmartbiMining数据挖掘平台支持多种高效实用的机器学习算法，包含了分类、回归、聚类、预测、关联，5大类机器学习的成熟算法。其中包含了多种可训练的模型：逻辑回归、决策树、随机森林、朴素贝
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2020-06-19 16:04:38
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什么是监督学习？什么是无监督学习？ 监督学习：有目标y值，如线性回归，分类算法 无监督学习：无目标y值，如聚类 逻辑回归是分类算法，不要被名字误导，得到的是离散值 引入逻辑回归 逻辑回归主要用于二分类 在线性回归中:Y=W1X1+W2X2+W3X3 +...+b=WT*X 在逻辑回归中，习惯用Z表示 ...
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2020-06-17 01:18:52
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1.逻辑回归是怎么防止过拟合的？为什么正则化可以防止过拟合？ 答： （1）可以通过增加样本量，或者提取不重要的特征进行降维来防止过拟合，也可以通过正则化来防止过拟合。 （2）正则化的原理，就是通过约束系数（w）的大小，进而抑制整体的过拟合情况。 2.用logiftic回归来进行实践操作，数据不限。 ...
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2020-06-16 13:18:13
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1.用自己的话描述一下，什么是逻辑回归，与线性回归对比，有什么不同？ 什么是：逻辑回归本质上是一个线性回归模型，是一种用来解决二分类问题的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性。 逻辑回归公式： 和线性回归的不同（直接上的不同）：逻辑回归中因变量都是分类型变量，而线性回归的是连续性数值变量，并且逻辑 ...
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2020-06-16 13:01:30
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一. 逻辑回归 在前面讲述的回归模型中，处理的因变量都是数值型区间变量，建立的模型描述是因变量的期望与自变量之间的线性关系。比如常见的线性回归模型： 而在采用回归模型分析实际问题中，所研究的变量往往不全是区间变量而是顺序变量或属性变量，比如二项分布问题。通过分析年龄、性别、体质指数、平均血压、疾病指 ...
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2020-06-15 17:45:02
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背景解决的二分类问题,如手写识别0-9目标：逻辑回归返回一个概率值[0-1]逻辑回归的特点：快、效果好、容易实时在线预测、利于分析方法：定义一个条件概率，如p(Y|X)相当于用模型来捕获输入X和输出Y之间的关系，如推导对于二分类问题，由于p(Y|X)的值域在[-∞,+∞]，为了令其至于范围压缩到[-1,1]之间，故推荐使用sigmoid函数，故得两式子合并，可得关于使用sigmoid前面说道使用该
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2020-06-15 10:05:46
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1.用自己的话描述一下，什么是逻辑回归，与线性回归对比，有什么不同？ 逻辑回归是一种有监督的统计学习方法，主要用于对样本进行分类。 不同的就是线性回归中，独立变量的系数解释十分明了，就是保持其他变量不变时，改变单个变量因变量的改变量。而在逻辑回归中，自变量系数的解释就要视情况而定了，要看选用的概率分 ...
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2020-06-14 10:58:20
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1.逻辑回归是怎么防止过拟合的？为什么正则化可以防止过拟合？（大家用自己的话介绍下） 逻辑回归可以增加样本量，也可通过特征选择,剔除一些不重要的特征,从而降低模型复杂度。 过拟合的时候，拟合函数的系数往往非常大，而正则化是通过约束参数的范数使其不要太大，所以可以在一定程度上减少过拟合情况 2.用lo ...
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2020-06-14 10:46:59
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