机器学习算法的优点和缺点总结 1.正则化算法（Regularization Algorithms） 它是另一种方法（通常是回归方法）的拓展，这种方法会基于模型复杂性对其进行惩罚，它喜欢相对简单能够更好的泛化的模型。 例子： 岭回归（Ridge Regression） 最小绝对收缩与选择算子（LASS ...
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2020-05-04 15:53:05
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名为回归，其实为一种分类算法 数据集： $$D = \lbrace x_i, y_i \rbrace i = 1, 2 , ..., n$$ 其中 $$x_i = (x_{i1}; x_{i2}; ...; x_{im})$$ 即每个样本有m个属性 $$ y_i = \begin{cases} 1 ...
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2020-05-03 01:04:17
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1. machine learning分类 supervised learning：output class is given (regression + classification) unsupervised learning 2. regression预测的结果是一个连续的值，即对x y进行拟 ...
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2020-04-30 14:00:56
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摘要 1. Logistic回归分类 2. 梯度下降法 3. 代码实现与解释 Logistic回归 逻辑斯特回归（logistic regression）是一种非常经典的分类方法。其用到的分类函数一般为Sigmoid函数，其函数形式为： 其图形表示如下： 从图中我们可以看到，当z=0时，函数值为0. ...
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2020-04-29 18:40:46
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1 简介 逻辑斯谛回归(logistic regression)是统计学习中的经典分类方法。 最大嫡是概率模型学习的一个准则，将其推广到分类问题得到最大嫡模型(maximum entropy model )。 逻辑斯谛回归模型与最大嫡模型都属于对数线性模型。 2 模型 2.1 逻辑斯谛分布 2.2 ...
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2020-04-28 17:31:04
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1.用自己的话描述一下，什么是逻辑回归，与线性回归对比，有什么不同？ 答：逻辑回归（Logistic Regression）是一种用于解决二分类（0 or 1）问题的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性。本质上讲，逻辑回归处理的是分类问题，而线性回归处理的是回归问题， 2.自述一下什么是过拟合和欠 ...
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2020-04-26 11:07:16
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1.用自己的话描述一下，什么是逻辑回归，与线性回归对比，有什么不同？ 逻辑回归（Logistic Regression）是用于处理因变量为分类变量的回归问题，常见的是二分类或二项分布问题，也可以处理多分类问题，它实际上是属于一种分类方法。 区别线性回归假设响应变量服从正态分布，逻辑回归假设响应变量服 ...
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2020-04-24 22:14:43
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本文链接：https://blog.csdn.net/koibiki/article/details/83588796收起论文连接：One Millisecond Face Alignment with an Ensemble of Regression Trees 1.简介本文也采用级联回归树。 ...
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2020-04-16 00:24:17
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? 逻辑回归其实并不“逻辑”也不是回归，而是分类模型，逻辑是指利用了Logistic非线性函数。 逻辑回归 在logistic regression中，我们用logistic函数来预测类别标签的后验概率 $$ p(y=1|x)=\sigma(w^T \cdot x)=\frac{1}{1+exp( ...
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2020-04-15 18:00:13
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One Millisecond Face Alignment with an Ensemble of Regression Trees CVPR2014 http://www.csc.kth.se/~vahidk/face_ert.html https://github.com/suzuichi/O ...
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2020-04-12 22:44:12
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