train_data是训练特征数据, train_label是分类标签。Predict_label是预测的标签。MatLab训练数据, 得到语义标签向量 Scores(概率输出)。1.逻辑回归(多项式MultiNomial logistic Regression)Factor = mnrfit(tr...
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2014-11-13 20:41:50
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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 都满足线性。即不大于一次方。这个是针对 收集的数据而言。收集的数据中，每一个分量，就可以看做一个特征数据。...
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2014-11-13 20:28:37
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《PRML》中Logistic回归（逻辑回归，LR）的推导...
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2014-11-12 21:16:56
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1. Classification 这篇文章我们来讨论分类问题（classification problems），也就是说你想预测的变量 y 是一个离散的值。我们会使用逻辑回归算法来解决分类问题。 之前的文章中，我们讨论的垃圾邮件分类实际上就是一个分类问题。类似的例子还有很多，例如一个在线交易网站判...
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2014-11-02 23:44:56
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由于第一次实验的实验报告不在这台机器，先写这一算法吧。SGDLR（the Stochastic Gradient Descent for Logistic Regression），要讲解这一算法，首先要把名字拆为几块。1 随机 2 梯度下降 3逻辑回归先贴一篇文章：http://blog.csdn....
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2014-10-31 21:53:01
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PS:这些是今年4月份，跟斯坦福UFLDL教程时的实验报告，当时就应该好好整理的…留到现在好凌乱了Softmax Regression实验报告1.Softmax Regression实验描述 Softmax回归模型是逻辑回归模型的推广，它可以把数据分类到两个以上的类别。在本实验中，我们的目标是采用S...
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2014-10-16 23:49:33
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1.间隔（Margins）考虑逻辑回归，概率值是由模型预测出来的，给定，如果，则，预测最终类别就为1.对于一个正类样本，越大，也就越大，我们也就更大程度上确定该样本属于类别1.也就是说如果，那么预测就非常可信，类似地，如果，我们就能很自信是正确的预测.换种角度，对于给定的训练集，如果我们拟合出合适的...
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2014-10-09 02:00:07
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主要内容包括对线性分类及线性回归分析的简单回顾，以及对逻辑回归分析，误差测定与算法三方面的详细讲解，同时对非线性变换的泛化方法进行了剖析....
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2014-10-08 00:16:14
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考虑一个分类问题：根据一个动物的特征来区分该动物是大象（y=1）还是狗（y = 0）.利用逻辑回归找到一条直线，即分界线，将训练集中的大象和狗分开，当给定一个新的动物特征时，检查该动物位于分界线的哪一边，然后做出判断是大象，还是狗，就是对p(y|x；θ)进行建模。这里我们来看另一种不同的思路,首先根...
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2014-10-07 23:39:34
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