牛顿方法 本次课程大纲： 1、 牛顿方法：对Logistic模型进行拟合 2、 指数分布族 3、 广义线性模型（GLM）：联系Logistic回归和最小二乘模型 复习： Logistic回归：分类算法 假设给定x以为参数的y=1和y=0的概率： 求对数似然性： 对其求偏导数，应用梯度上升方法，求得： ...
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2018-01-31 20:20:58
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本文介绍了机器学习中基本的优化算法—梯度下降算法和随机梯度下降算法，以及实际应用到线性回归、Logistic回归、矩阵分解推荐算法等ML中。 梯度下降算法基本公式 常见的符号说明和损失函数 X :所有样本的特征向量组成的矩阵 x(i) 是第i个样本包含的所有特征组成的向量x(i)=（x(i)1,x( ...
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2018-01-31 14:39:56
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知识点汇总 作业内容：用logistic回归对猫进行分类 numpy知识点： 1. 查看矩阵维度： x.shape 2. 初始化0矩阵： np.zeros((dim1, dim2)) 3. 去掉矩阵中大小是1的维度： x = np.squeeze(x) 4. 将(a, b, c, d)矩阵转换为(b ...
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2018-01-29 11:29:51
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一、介绍 Logistic回归是广泛应用的机器学习算法，虽然名字里带“回归”，但是它实际上是一种分类方法，主要用于两分类问题（即输出只有两种，分别代表两个类别）。 面对一个回归或者分类问题，建立代价函数(损失函数)，使用最优化算法（梯度上升法、改进的随机梯度上升法），找到最佳拟合参数，将数据拟合到一 ...
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2018-01-27 11:25:47
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机器学习实战四（Logistic Regression） 这一章会初次接触 ，在日常生活中应用很广泛。这里我们会用到基本的梯度上升法，以及改进的随机梯度上升法。 Logistic回归 优点：计算代价不高，易于理解和实现 缺点：容易欠拟合，分裂精度可能不高 原理：根据现有数据堆分类边界线建立回归公式， ...
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2018-01-10 16:54:25
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关于本文说明，本人原博客地址位于http://blog.csdn.net/qq_37608890，本文来自笔者于2017年12月17日 19:18:31所撰写内容（http://blog.csdn.net/qq_37608890/article/details/78827013）。 本文根据最近学习 ...
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2017-12-22 23:54:43
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logistic回归又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。例如，探讨引发疾病的危险因素，并根据危险因素预测疾病发生的概率等。 ...
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2017-12-19 01:19:02
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参考链接http://blog.csdn.net/lu597203933/article/details/38468303 ...
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2017-12-16 11:13:04
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目录 Logistic回归原理 Logistic回归代码(Spark Python) Logistic回归原理 详见博文：http://www.cnblogs.com/itmorn/p/7890468.html 返回目录 Logistic回归代码(Spark Python) 代码里数据：https: ...
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2017-12-11 16:07:50
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Softmax回归模型，该模型是logistic回归模型在多分类问题上的推广，在多分类问题中，类标签 可以取两个以上的值。Softmax模型可以用来给不同的对象分配概率。即使在之后，我们训练更加精细的模型时，最后一步也需要用softmax来分配概率。本质上其实是一种多种类型的线性分割，当类标签 取 ...
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2017-11-25 13:10:02
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