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1 逻辑回归推导

2017年03月14 - 1、主要内容　　逻辑回归的推导，分别推导出y={0，1}和y = {-1， +1}，之前关于林轩田老师和李航老师关于逻辑回归的推导弄混了，林轩田老师的推导是建立在后面的—1， +1的分类，李航老师的是关于0， 1的推导。 2、关于逻辑斯蒂模型　　逻辑斯蒂模型从逻辑斯蒂分布得到，这一部分见李航老师

2 机器学习之逻辑回归算法

2017年07月27 - 下面是转载的内容，主要是介绍逻辑回归的理论知识，先总结一下自己看完的心得简单来说线性回归就是直接将特征值和其对应的概率进行相乘得到一个结果，逻辑回归则是这样的结果上加上一个逻辑函数这里选用的就是Sigmoid函数，在坐标尺度很大的情况下类似于阶跃函数在确认特征对应的权重&

3 【Python与机器学习4-4】线性回归和逻辑回归

2018年04月20 - 线性回归和逻辑回归线性模型线性模型：给定一个测试样本，通过加权求和该样本的特征值计算其结果并作为预测值。例如通过房子的两个特征每年的房产税(XTAX)和房屋年龄(XAGE)，预测房子的价格。则先通过这二维特征学出来一个式子，然后有新的房产税和房屋年龄数据时，把数据代进式子中

4 Pytorch学习笔记(三)线性回归与逻辑回归

2017年11月19 - 在了解了Pytorch的一些机制后，当然要进行一些实例的学习，毕竟实践出真知嘛。对于所有的机器学习爱好者来说，第一个要学的模型无疑是线性回归所谓线性回归，指的就是用对输入数据的每个维度进行线性组合拟合Label-y。最简单的线性回归即是二维平面内的直线拟合。为此我们可以编造一些数

5 机器学习笔记（三）----逻辑回归

2017年08月23 - 分类问题在分类问题中，你要预测的变量 y 是离散的值，我们将学习一种叫做逻辑回归 (Logistic Regression) 的算法，这是目前最流行使用最广泛的一种学习算法。在分类问题中，我们尝试预测的是结果是否属于某一个类（例如正确或错误）。分类问题的例子有：判断一封电子邮件是否是垃

6 【机器学习基础】核逻辑回归

2015年04月23 - 将软间隔支持向量机看做正则化模型上一小节中我们介绍了软间隔支持向量机，该模型允许有错分类数据的存在，从而使模型对数据有更好的适应性，有效避免过拟合的问题。现在我们回顾一下松弛变量ξn，我们用ξn来记录违反分类边界的数据到边界的距离。我们可以从另外一个角度，考虑一下ξn的计算：对于任何一个点，

7 逻辑回归、交叉熵、softmax

2017年09月08 - 什么时候用softmax？ softmax是一种归一化函数，用于将向量中元素的值都归一化0～1之间，并保持其加和为1。公示表达为：根据公式和图片可看出，前一层的激活值越大，经过softmax函数后的值也就越大，又因为softmax的所有输出加和为1，因此，常利用softmax层将激活值与概率

8 计算广告学习笔记 4.7竞价广告系统-逻辑回归优化方法介绍

2013年01月10 - BFGS收敛速度很快。工程上由于特征很多，并且各个特征情况不同，工程问题经常是病态的，难以短时间内用普通的一阶梯度法找到最优解。在这种情况下，只能用二阶导的方法（Hession阵），要求Hession是正定的。 BFGS就是尽量保证Hession的正定性。 L-BFG

9 Python机器学习教程——逻辑回归

2017年09月03 - 本教程介绍如何用Python的机器学习库scikit-learn去编写逻辑回归分类器。首先介绍一下IRIS数据集，IRIS数据集包含了150条花的数据，前4列是花的4个特征(feature)，第五列是花的类别（label），下图展示了IRIS的特性，可以看出，选任意2个特征看（每个小图），都很难直接

10 Coursera_DeepLearning_神经网络之逻辑回归

2017年11月10 - 神经网络之逻辑回归我们将建立一个逻辑回归分类器（辨别猫）通过这个分类器我们将学会：建立一个一般的学习算法框架，包括：参数初始化计算损失函数以及梯度使用一个优化算法（梯度下降）将上面的三个函数以正确顺序集合到一个主函数

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998 全部 146 log 89 模型 28 神经网络 91 gis 115 算法 26 tensorflow 71 笔记 443 机器学习 30 spark 58 学习笔记 92 实现 37 函数 998 逻辑回归 30 数据挖掘 107 python 813 逻辑 37 深度学习 110 线性回归 248 学习 24 实战 33 数据 32 代码 52 梯度下降 851 回归 90 分类