当看到这部分内容的时候我是激动的，因为它终于能跟我之前学习的理论内容联系起来了，这部分内容就是对之前逻辑回归理论部分的代码实现，所以如果有不甚理解的内容可以返回对照着理论部分来理解，下面我们进入主题 logistic regression 一、sigmoid函数 在之前的理论部分我们知道，如果我们需 ...
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2017-11-02 16:59:25
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下列代码来自 https://zh.gluon.ai/chapter_supervised-learning/linear-regression-scratch.html ...
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2017-11-01 01:03:21
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Roadmap Kernel Ridge Regression Support Vector Regression Primal Support Vector Regression Dual Summary of Kernel Models Map of Linear Models Map of K ...
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2017-10-30 17:05:00
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Chapter 1 Regression: Predicting and Relating Quantitative Features 1.1 统计学，数据分析，回归 统计学是利用数学来研究和提高从不完整的，有噪声、corrupt、不可复制的和其他因素导致的不完美的数据中刻画可靠的推论的方法。 Pa... ...
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2017-10-30 15:05:54
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可以看下这个博客 http://blog.csdn.net/hlx371240/article/details/41730579 k-fold cross validation实现： http://blog.csdn.net/enjolras_fuu/article/details/72190139 ...
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2017-10-29 16:40:36
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Roadmap Soft-Margin SVM as Regularized Model SVM versus Logistic Regression SVM for Soft Binary Classification Kernel Logistic Regression Summary ...
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2017-10-29 12:58:51
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讨论课提纲： 自我介绍 简单说一下回归的主要问题，给定数据集，找出输入和输出之间的关系，对于一个新的输入可以预测其输出 我们将从两个角度来讨论这个问题，一个是传统的频率学派，利用极大似然估计进行分析，首先利用极大似然估计估计参数，并找出其与最小二乘法之间的联系，然后从几何角度理解最小二乘法。因为样本 ...
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2017-10-29 11:21:34
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from www.jianshu.com/p/b90a9ce05b28 本文结构： CART算法有两步 回归树的生成 分类树的生成 剪枝 CART － Classification and Regression Trees 分类与回归树，是二叉树，可以用于分类，也可以用于回归问题，最先由 Breim ...
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2017-10-28 14:37:30
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最近在学习黄文坚的TensorFlow书籍，希望对学习做一个总结。 softmax regression算法原理：当我们对一张图片进行预测时，会计算每一个数字的可能性，如3的概率是3%，5的概率是6%，1的概率是80%，则返回1. TensorFlow版本：0.8.0 ...
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2017-10-27 01:19:28
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第8章 预测数值型数据：回归 回归（Regression） 概述 我们前边提到的分类的目标变量是标称型数据，而回归则是对连续型的数据做出处理，回归的目的是预测数值型数据的目标值。 回归 场景 回归的目的是预测数值型的目标值。最直接的办法是依据输入写出一个目标值的计算公式。 假如你想要预测兰博基尼跑车 ...
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2017-10-26 13:50:33
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