前阵子听说一个面试题：你实现一个logistic Regression需要多少分钟？搞数据挖掘的人都会觉得实现这个简单的分类器分分钟就搞定了吧？ 因为我做数据挖掘的时候，从来都是顺手用用工具的，尤其是微软内部的TLC相当强大，各种机器学习的算法都有，于是自从离开学校后就没有自己实现过这些基础 ...

首先说明啊：logistic分类器是以Bernoulli（伯努利） 分布为模型建模的，它可以用来分两种类别；而softmax分类器以多项式分布（Multinomial Distribution）为模型建模的，它可以分多种互斥的类别。 补充： 什么是伯努利分布？伯努利分布[2] 是一种 ...

分类问题和线性回归问题问题很像，只是在分类问题中，我们预测的y值包含在一个小的离散数据集里。首先，认识一下二元分类(binary classification)，在二元分类中，y的取值只能是0和1.例如，我们要做一个垃圾邮件分类器，则为邮件的特征，而对于y，当它1则为垃圾邮件，取0表示邮件为正常 ...

逻辑回归(Logistic Regression, LR)模型其实仅在线性回归的基础上，套用了一个逻辑函数，但也就由于这个逻辑函数，使得逻辑回归模型成为了机器学习领域一颗耀眼的明星，更是计算广告学的核心。本文主要详述逻辑回归模型的基础，至于逻辑回归模型的优化、逻辑回归与计算广告学等，请关注 ...

分类算法之逻辑回归（Logistic Regression） 1.二分类问题 现在有一家医院，想要对病人的病情进行分析，其中有一项就是关于良性\恶性肿瘤的判断，现在有一批数据集是关于肿瘤大小的，任务就是根据肿瘤的大小来判定是良性还是恶性。这就是一个很典型的二分类问题，即输出的结果只有两个值 ...

实验名称：贝叶斯分类器 一、实验目的和要求 目的： 掌握利用贝叶斯公式进行设计分类器的方法。 要求： 分别做出协方差相同和不同两种情况下的判别分类边界。 二、实验环境、内容和方法 环境：windows 7，matlab R2010a 内容：根据贝叶斯公式，给出在类 ...

目录 核心思想 理论基础 1. 自己动手算 2. 调用Sklearn库 高斯朴素贝叶斯 多项式朴素贝叶斯 补码朴素贝叶斯 伯 ...

一、分类算法中的学习概念 因为分类算法都是有监督学习，故分为以下2种学习。 1、 急切学习：在给定的训练元组之后、接受到测试元组之前就构造好分类模型。 算法有：贝叶斯 ...