github：代码实现之一元线性回归、代码实现之多元线性回归与多项式回归 本文算法均使用python3实现 1. 什么是线性回归   《机器学习》对线性回归的定义为： 给定数据集 $ D = \lbrace (x^{(1)}, y^{(1)}),(x^{(2)},y ...

传送门：点我。 前言 大家好，这里是 Codeman 。这是本文的第二次修订，在前文的基础之上，这次我增加了很多公式的推导，从数学原理到代码实现，本文提供了一站式服务，希望能帮助读者从根上理解逻辑回归，一劳永逸地解决问题！ 多次修订，只源于我精益求精的人生态度。写博客，我是认真 ...

Logistic Regression Classifier逻辑回归主要思想就是用最大似然概率方法构建出方程，为最大化方程，利用牛顿梯度上升求解方程参数。 优点：计算代价不高，易于理解和实现。 缺点：容易欠拟合，分类精度可能不高。 使用数据类型：数值型和标称型数据。 介绍逻辑 ...

程序所用文件：https://files.cnblogs.com/files/henuliulei/%E5%9B%9E%E5%BD%92%E5%88%86%E7%B1%BB%E6%95%B0%E6%8 ...

第一节中说了，logistic 回归和线性回归的区别是：线性回归是根据样本X各个维度的Xi的线性叠加（线性叠加的权重系数wi就是模型的参数）来得到预测值的Y，然后最小化所有的样本预测值Y与真实值y'的误差来求得模型参数。我们看到这里的模型的值Y是样本X各个维度的Xi的线性叠加，是线性的。 Y ...

首先得明确逻辑回归与线性回归不同，它是一种分类模型。而且是一种二分类模型。 首先我们需要知道sigmoid函数，其公式表达如下： 其函数曲线如下： sigmoid函数有什么性质呢？ 1、关于（0,0.5） 对称 2、值域范围在(0,1)之间 3、单调递增 4、光滑 5、中间 ...

机器学习课程的一个实验，整理出来共享。 原理很简单，优化方法是用的梯度下降。后面有测试结果。 运行结果如下图 博客首页 ...

1.背景知识 在刚刚结束的天猫大数据s1比赛中，逻辑回归是大家都普遍使用且效果不错的一种算法。 （1）回归 先来说说什么是回归，比如说我们有两类数据，各有50十个点组成，当我门把这些点画出来，会有一条线区分这两组数据 ...