开始，首先下载数据ex4Data.zip假设该数据集代表着一所高中学生中40名被大学录取，而另外40名没有被大学录取。每一个训练样例(x(i),y(i))包含一个学生的两科标准考试成绩以及是否被录取的标签。现在需要建立一个分类模型，要求根据学生的两科考试成绩，来判断学生被录取的概率。画出数据：x =...
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2014-10-07 13:36:03
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在逻辑回归之问题建模分析中我们提到最大化参数θ的最大化似然函数可以用梯度下降法，对参数进行更新直至上面的对数似然函数收敛。下面引入另一种方法：牛顿方法。开始，首先我们考虑如何找到一个函数的零点。也就是我们有一个函数：，我们希望找到一个值θ，使得.我们首先随机取某一点(x,f(x))，那么f(x)在该...
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2014-10-07 12:01:13
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首先，我们引入分类问题，其实分类问题和回归问题很相似，只是分类问题中我们要预测的y值是有限数量的离散值，而不是回归问题中的连续值。为了说明，我们现在只讨论二分类问题，也就是说y只能取0和1两种值。对于这种二分类问题，当然也可以用线性回归去学习，然后根据给的的x预测出y,只是当预测出的y大于1或者小于...
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2014-10-07 01:00:32
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本讲主要说下逻辑回归的相关问题和详细的实现方法1. 什么是逻辑回归逻辑回归是线性回归的一种，那么什么是回归，什么是线性回归回归指的是公式已知，对公式中的未知參数进行预计，注意公式必须是已知的，否则是没有办法进行回归的线性回归指的是回归中的公式是一次的，比如z=ax+by逻辑回归事实上就是在线性回归的...
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2014-09-26 18:15:58
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机器学习问题分为分类和回归问题 回归问题，就是预测连续型数值，而不像分类问题，是预测离散的类别 至于这类问题为何称为回归regression，应该就是约定俗成，你也解释不通 比如为何logistic regression叫逻辑回归，明明解决的是分类问题，而且和逻辑没有半点关系 谈到回归，最简单的就是...
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2014-09-05 17:45:41
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有了前面的准备，可以用Theano实现一个逻辑回归程序，逻辑回归是典型的有监督学习。
为了形象，这里我们假设分类任务是区分人与狗的照片。
首先是生成随机数对象
importnumpy
importtheano
importtheano.tensor as T
rng= numpy.random
数据初始化
有400张照片，这些照片不是人的就是狗的。
每张照片是28*28=78...
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2014-08-28 22:46:06
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贝叶斯方法逻辑回归推荐引擎初探推荐引擎——协同过滤推荐引擎——聚类微博推荐系统基于apache mahout构建社会化推荐系统
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2014-08-28 02:04:58
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采用逻辑回归、随机森林等算法通过学习用户前四个月(04.15~08.15)的用户行为预测用户第五个月(08.15~09.15)将会购买的品牌。评价方式按照F1排名，F1=2×P×R/(P+R)其中，P是准确率为命中的数量除以用户的预测数，R是召回率为命中的数量除以真实的购买数。
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2014-08-21 17:03:44
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一、逻辑回归（LogisticRegression） Logistic regression （逻辑回归）是当前业界比较常用的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性。之前在经典之作《数学之美》中也看到了它用于广告预测，也就是根据某广告被用户点击的可能性，把最可能被用户点击的广告摆在用户能看到的地.....
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2014-08-18 23:28:23
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Logisticregression（逻辑回归）是当前业界比较常用的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性。比如某用户购买某商品的可能性，某病人患有某种疾病的可能性，以及某广告被用户点击的可能性等。（注意这里是：“可能性”，而非数学上的“概率”，logisitc回归的结果并非数学定义中的概率值，不可...
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2014-08-15 20:56:49
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