soft binary classification
Logistics回归模型要解决的是分类问题，在之前的二元分类问题中，我们将数据分成正例和负例，但是像PLA算法一样，用单位阶跃函数来处理的这种瞬间跳跃的过程有时很难处理。于是，我们希望能得到正例的概率值是多少。
logistic regression的假设
我们在PLA和线性回归算法中都用数据的加权来计算一个分数...
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2015-01-11 17:50:58
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本文主要通过实验来分析LinearRegression中参数设置对系数的影响。
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2015-01-09 12:28:28
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Exercise:Softmax Regression习题的链接：Exercise:Softmax RegressionsoftmaxCost.mfunction [cost, grad] = softmaxCost(theta, numClasses, inputSize, lambda, dat...
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2015-01-08 21:23:36
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第一眼看到逻辑回归（Logistic Regression）这个词时，脑海中没有任何概念，读了几页后，发现这非常类似于神经网络中单个神经元的分类方法。书中逻辑回归的思想是用一个超平面将数据集分为两部分，这两部分分别位于超平面的两边，且属于两个不同类别（和SVM的想法有些相似），如下图：因此，一般的逻...
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2015-01-05 21:47:02
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转载自：http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/20319673一、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。 还有类似的某...
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2015-01-04 20:58:40
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Classification And Regression Tree(CART)是一种很重要的机器学习算法，既可以用于创建分类树（Classification Tree），也可以用于创建回归树（Regression Tree），本文介绍了CART用于离散标签分类决策和连续特征回归时的原理。决策树创建过程分析了信息混乱度度量Gini指数、连续和离散特征的特殊处理、连续和离散特征共存时函数的特殊处理和后剪枝；用于回归时则介绍了回归树和模型树的原理、适用场景和创建过程。个人认为，回归树和模型树可以被看做“群落分类...
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2014-12-30 13:40:48
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回归是统计学中最有力的工具之一。回归算法用于连续型分布预测，针对的是数值型的样本，使用回归，可以在给定输入的时候预测出一个数值，这是对分类方法的提升，因为这样可以预测连续型数据而不仅仅是离散的类别标签。回归的目的就是建立一个回归方程用来预测目标值，回归的求解就是求这个回归方程的回归系数。预测的方法当然十分简单，回归系数乘以输入值再全部相加就得到了预测值。说到回归，常常指的也就是线性回归，因此本文阐述的就是多元线性回归方程的求解和应用，通过Python实现。...
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2014-12-23 14:02:03
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监督学习（supervised learning）：叫监督学习的原因是因为我们告诉了算法，我们想要预测什么。所谓监督，其实就是我们的意愿是否能直接作用于预测结果。典型代表：分类（classification）和回归（regression）。非监督学习（unsupervised learning）：在...
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2014-12-21 00:39:40
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一：交叉验证（crossvalidation）（附实验的三种方法）方法简介
（1） 定义：交叉验证(Cross-validation)主要用于建模应用中，例如PCR（Principal Component Regression） 、PLS（Partial
least squares regression）回归建模中。在给定的建模样本中，拿出大部分样本进行建模型，留小部分样本用刚建立的...
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2014-12-18 11:59:28
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三、你为什么需要Spark； 你需要Spark的十大理由： 1，Spark是可以革命Hadoop的目前唯一替代者，能够做Hadoop做的一切事情，同时速度比Hadoop快了100倍以上： ? Logistic?regression?in?Hadoop?and?Spark 可...
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2014-12-16 22:48:46
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