一、基础理解 决策边界：在特征空间内，根据不同特征对样本进行分类，不同类型间的分界就是模型针对该数据集的决策边界。 决策边界，用于分类问题中，通过决策边界可以更好的可视化分类结果； 在二维特征空间中，决策边界为一条直线，理论上，在该直线上 θ.T.x ...

1、逻辑回归算法即可以看做是回归算法，也可以看作是分类算法，通常用来解决分类问题，主要是二分类问题，对于多分类问题并不适合，也可以通过一定的技巧变形来间接解决。 2、决策边界是指不同分类结果之间的边界线(或者边界实体)，它具体的表现形式一定程度上说明了算法训练模型的过拟合程度，我们可以通过决策 ...

2015-04-05 数据海洋 营销预测模型的目标变量很多为一种状态或类型，如客户“买”还是“不买”、客户选择上网方式为 “宽带”还是“拨号”、营销战通道是邮件、电话、还是网络。我们把这类问题统称为 “分类”。决策树和逻辑回归都是解决“分类”问题的高手。用不同的算法解答同样的问题 ...

数据，能够保证每次生成数据相同。 定义一个边界决策函数 meshgrid函数 通常 ...

一.数据产生 KNN分类 KNN回归预测 KNN参数k对回归预测的影响 线性回归预测模型 线性回归图示 多元线性回归预测 ...

一、逻辑回归的认识 逻辑回归是一个用来解决二分类的简便方法。先来看看逻辑回归解决二分类的基本思想。 之前写了线性回归，现在写逻辑回归~都叫回归，有什么不同呢？ 首先，从机器学习的角度说一下。机器学习中，有两个问题是比较相似的，即预测和分类。通常将模型的输出是有限的离散值的问题称为分类问题 ...

一、逻辑回归原理 　　前面我们讲的线性回归模型是求输出特征向量Y和输入样本矩阵X之间的线性关系系数θ">θ，从而拟合模型Y = Xθ。此时的Y是连续的，所以是回归模型。那么，考虑如果Y是离散的话，要怎么进行处理？此时可以通过映射函数G(Y)将Y映射为连续的值，并且规定在一定 ...

JSong @2016.06.13 本系列文章不适合入门，是作者综合各方资源和个人理解而得. 另外最好有数学基础, 因为数学人一言不合就会上公式. 简单模型的魅力在于它能从各个角度去欣赏. 逻辑回归是最简单的二分类模型之一，实际应用中二分类最常见，如判定是否是垃圾邮件，是否是人脸 ...