逻辑回归 sigmoid函数=\(\sigma(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}=\frac{e^{x}}{1+e^{x}}\) 二项逻辑回归模型 有如下条件概率分布，\(w\)内已经包含了偏置\(b\)： \[P(Y=1|x)=\frac{\exp(w\cdot x ...

逻辑回归 因变量随着自变量变化而变化。 多重线性回归是用回归方程描述一个因变量与多个自变量的依存关系，简称多重回归，其基本形式为：Y= a + bX1+CX2+*+NXn。 二项分布即重复n次独立的伯努利试验。在每次试验中只有两种可能的结果，而且两种结果发生与否互相对立，并且相互独立 ...

逻辑斯谛回归（logistic regression）是统计学习中的经典分类方法。最大熵模型是概率模型学习的一个准则，将其推广到分类问题得到最大熵模型（maximum entropy model）。逻辑斯谛回归模型与最大熵模型都属于对数线性模型。 逻辑斯谛回归 逻辑斯谛分布 ：设\(X ...

最大熵模型是指在满足约束条件的模型集合中选取熵最大的模型，即不确定性最大的模型。 最大熵原理 最大熵思想：当你要猜一个概率分布时，如果你对这个分布一无所知，那就猜熵最大的均匀分布，如果你对这个分布知道一些情况，那么，就猜满足这些情况的熵最大的分布。 算法推导 按照最大熵原理,我们应该 ...

声明： 1，本篇为个人对《2012.李航.统计学习方法.pdf》的学习总结，不得用作商用。欢迎转载，但请注明出处（即：本帖地址）。 2，因为本人在学习 ...

8.解释一下名词。个英文缩写词的原文是什么？ www, URL. HTTP, HTML, CGI, 浏览器, 超文本, 超媒体, 超链, 页面, 活动文档, 搜索引擎。 。。。 HTTP: 为了 ...

最大熵模型预备知识 信息量：一个事件发生的概率越小，信息量越大，所以信息量应该为概率的减函数，对于相互独立的两个事有p(xy)=p(x)p(y)，对于这两个事件信息量应满足h(xy)=h(x)+h(y)，那么信息量应为对数函数： 对于一个随机变量可以以不同的概率发生 ...

第六章 时序逻辑电路 目录 第六章 时序逻辑电路 1. 组合电路和时序电路的区别 2. 状态机 3. 双稳态结构 4. 静态存储电路 a. Latch b. D触发器/寄存器 ...