线性回归 linear regression 我们需要根据一个人的工作年限 来预测他的 薪酬 （我们假设一个人的薪酬只要工作年限有关系）。 首先引入必要的类库，并且获得trainning data。 接着，我们用matplotlib绘制出工作年限和薪酬之间的关系的点状图，方便 ...

linear equation r-squared 0.8283656795834485quadratic equation r-squared 0.9785451046983036 二次回归的拟合效果更好。 ...

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 ...

逻辑回归（Logistic Regression，LR）是一种线性分类器，通过logistic函数，将特征映射成一个概率值，来判断输入数据的类别。如下图，纵坐标就是概率。当概率大于0.5，判定为类别1，否则判定为类别0。 logistic函数的表达式如下，其中w是需要训练的权值 ...

线性回归的推导 什么是线性回归? 回归算法是一种有监督算法 回归算法是一种比较常用的机器学习算法，用于构建一个模型来做特征向量到标签的映射。，用来建立“解释”变量(自变量X)和观测值(因变量Y)之间的关系。在算法的学习过程中，试图寻找一个模型，最大程度拟合训练数据。 回归算法在使用时，接收 ...

引言 假设今天希望将机器学习应用到医院中去，比如对于某一个患了心脏病的病人，求他3个月之后病危的概率。那么我们该选择哪一个模型，或者可以尝试已经学过的线性回归？ 但是很遗憾的是，如果我们要利用线性回归，我们收集到的资料中应当包含病人3个月后病危的概率。这在实际中是很难得到的，因为对于一个患病 ...

出自BYRans博客：http://www.cnblogs.com/BYRans/ 本文主要讲解分类问题中的逻辑回归。逻辑回归是一个二分类问题。 二分类问题 二分类问题是指预测的y值只有两个取值（0或1），二分类问题可以扩展到多分类问题。例如：我们要做一个垃圾邮件过滤系统 ...

https://blog.csdn.net/joob000/article/details/81295144 理论推导   机器学习所针对的问题有两种：一种是回归，一种是分类。回归是解决连续数据的预测问题，而分类是解决离散数据的预测问题。线性回归是一个典型的回归问题。其实我们在中学时期就接触 ...