http://blog.csdn.net/viewcode/article/details/8794401回归问题的条件/前提：1） 收集的数据2） 假设的模型，即一个函数，这个函数里含有未知的参数，通过学习，可以估计出参数。然后利用这个模型去预测/分类新的数据。1. 线性回归假设 特征 和 结果 ...
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2015-05-30 19:47:01
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The Analytics Edge的中文名称应该叫做《数据分析的极限》，来自MITx。这门课最大的特点就是通过各种应用，介绍机器学习和优化的方法，使用的是统计学专用的语言R，所介绍的方法都是最经典的算法。机器学习中，监督学习的算法介绍了线性回归、逻辑回归、决策树与随机森林，非监督学习的算法介绍了分...
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2015-05-29 23:02:46
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逻辑回归和其他回归的异同，及其如何选择关于权值的更新函数问题。用最大似然估计来选取costfunction...
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2015-05-20 16:22:55
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逻辑回归模型预估的是样本属于某个分类的概率，其损失函数(Cost Function)可以像线型回归那样，以均方差来表示；也可以用对数、概率等方法。损失函数本质上是衡量”模型预估值“到“实际值”的距离，选取好的“距离”单位，可以让模型更加准确。1. 均方差距离\[{J_{sqrt}}\left( w ...
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2015-05-18 16:20:33
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逻辑回归（Logistic Regression，LR）应该是互联网行业使用最广的分类模型了。CTR预估、反作弊、推荐系统等等领域都在大量使用LR模型。近几年，DNN有逐渐取代LR的趋势，但LR仍然有着理论完备、训练速度快、物理意义清晰等优势。对于业务发展初期，LR仍然是首选。最后，LR模型本身并不...
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2015-05-15 21:08:54
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分布式框架Spark下实现逻辑回归，先附上源码，方法细节后续补充。
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2015-05-13 19:31:24
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1.1 逻辑回归算法
1.1.1 基础理论
logistic回归本质上是线性回归，只是在特征到结果的映射中加入了一层函数映射，即先把特征线性求和，然后使用函数g(z)将最为假设函数来预测。g(z)可以将连续值映射到0和1上。
它与线性回归的不同点在于：为了将线性回归输出的很大范围的数，例如从负无穷到正无穷，压缩到0和1之间，这样的输出值表达为“可能性”才能说服广大民众。当然了，把大值压缩到这...
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2015-05-07 18:55:51
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逻辑回归是一种回归的方法，可以说是线性回归映射到（0， 1）之间的线性回归，适合两类分类，以及在给出分类的时候能够一同给出分到该类别的概率大小。线性回归模型如下：用sigmoid函数映射到(0, 1)区间如下：那么可以得到以下条件概率：那么给定一个样本x，它的似然函数为对数似然函数为接下来对w求导，...
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2015-05-05 23:20:02
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引言这一小节介绍一下支持向量回归，我们在之前介绍的核逻辑回归使用表示定理(Representer Theorem)，将逻辑回归编程Kernel的形式，这一节我们沿着这个思路出发，看看如何将回归问题和Kernel的形式结合起来。Kernel Ridge Regression上次介绍的表示定理告诉我们，如果我们要处理的是有L2的正则项的线性模型，其最优解是数据zn的线性组合。我们可以将这样的线性模型变成...
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2015-05-03 23:41:49
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2015-05-03 22:09:59
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