回归回归是最为简单易用的一种技术，但可能也是最不强大（这二者总是相伴而来，很有趣吧）。此模型可以简单到只有一个输入变量和一个输出变量（在 Excel 中称为 Scatter 图形，或 OpenOffice.org 内的 XYDiagram）。当然，也可以远比此复杂，可以包括很多输入变量。实际上，所有...
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2014-07-07 23:46:02
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1、 统计学与数据挖掘的区别： 统计学主要利用概率论建立数学模型，是研究随机现象的常用数学工具之一。 数据挖掘分析大量数据，发现其中的内在联系和知识，并以模型或规则表达这些知识。 虽然两者采用的某些分析方法（如回归分析）是相同的，但是数据挖掘和统计学是有本质区别的： 一个主要差别在于处理对象（数据集...
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2014-07-06 21:40:15
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1、 logistic回归与一般线性回归模型的区别：（1） 线性回归的结果变量 与因变量或者反应变量与自变量之间的关系假设是线性的，而logistic回归中 两者之间的关系是非线性的；（2） 前提假设不同，在线性回归中，通常假设，对于自变量x的某个值，因变量Y的观测值服从正态分布，但在logisti...
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2014-07-06 20:27:06
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虚拟变量 ( Dummy Variables) 又称虚设变量、名义变量或哑变量，用以反映质的属性的一个人工变量，是量化了的自变量，通常取值为0或1。引入哑变量可使线形回归模型变得更复杂，但对问题描述更简明，一个方程能达到俩个方程的作用，而且接近现实。模型中引入虚拟变量的作用1、分离异常因素的影响，例...
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2014-07-05 17:31:28
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在上一节所介绍的非线性回归分析，首先要求我们对回归方程的函数模型做出推断。尽管在一些特定的情况下我们能够比較easy地做到这一点,可是在很多实际问题上经常会令我们不知所措。依据高等数学知识我们知道，不论什么曲线能够近似地用多项式表示，所以在这样的情况下我们能够用多项式进行逼近，即多项式回归分析。一、...
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2014-07-03 21:05:18
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我们在上一步做了很多基础性的训练，所以现在我们可以来做一些简单的事情喽。我们要加入全文检索功能（没错，这个真的非常简单！）。同时，我们也会写一个端到端测试，因为一个好的端到端测试可以帮上很大忙。它监视着你的应用，并且在发生回归的时候迅速报告。请重置工作目录：git checkout -f step-...
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2014-07-03 11:02:27
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参考《机器学习实战》 利用Logistic回归进行分类的主要思想： 根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。 分类借助的Sigmoid函数： Sigmoid函数图： Sigmoid函数的作用： 将所有特征都乘上一个回归系数，然后将所有结果值相加，将这个总和代入Sigmoid函数中，进而得...
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2014-07-02 17:30:24
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Windows Threshold 是微软下一代 Windows，计划于 2015 年春发布，也就是目前大家所说的 Windows 9。新系统的目标之一就是吸引 Windows 7 用户，那么怎样才能做到？根据 ZDNet 获悉的最新消息，微软将实施以下计划。
微软正在为 Windows 9 开发大量专为桌面用户准备的新功能，在 Windows 8.1 Update 的基础上更上一层楼。大家...
本讲主要说一下逻辑回归中的几个问题和具体的参数求解方法
1. 什么是逻辑回归
2. 正则化项
3. 最小二乘法和最大似然法
4. java实现梯度下降法
实验：
样本：
-0.017612 14.053064 0
-1.395634 4.662541 1
-0.752157 6.538620 0
-1.322371 7.152853 0
0.423363 11.054677 0
0....
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2014-07-01 11:13:11
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发型对一个人的形象至关重要，但你知道吗，在本次世界杯上，一个好发型更可能带来一场意外的胜利。复古之风劲吹足坛，蓬蓬爆炸头成为本届世界杯最佳发型。 球场上的优势除了身高优势、力量优势、速度优势乃至长相优势以外，终于多出了“发型优势”这一重要组成部分。 爆炸头爆出好运 蓬蓬爆炸头回归2014世...
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2014-06-27 00:56:59
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