一、Logistic回归 Logistic回归（Logistic Regression，简称LR）是一种常用的处理二类分类问题的模型。 在二类分类问题中，把因变量y可能属于的两个类分别称为负类和正类，则因变量y∈{0, 1}，其中0表示负类，1表示正类。线性回归的输出值在负无穷到正无穷的范围 ...

本次回归章节的思维导图版总结已经总结完毕，但自我感觉不甚理想。不知道是模型太简单还是由于自己本身的原因，总结出来的东西感觉很少，好像知识点都覆盖上了，但乍一看，好像又什么都没有。不管怎样，算是一次尝试吧，慢慢地再来改进。在这里再梳理一下吧！ 线性回归（Linear Regression ...

与Logistic 回归的关系 6 Softmax 回归 vs. k 个二元分类器 ...

转自 http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/Softmax%E5%9B%9E%E5%BD%92 简介 在本节中，我们介绍Softmax回归模型，该模型是logistic回归模型在多分类问题上的推广，在多分类问题中，类标签 可以取两个以上的值 ...

Reference： http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/Softmax_regression http://deeplearning.net/tutorial/logreg.html 起源：Logistic的二类分类 Softmax回归 ...

　　1. logistic回归的基本思想　　 　　logistic回归是一种分类方法，用于两分类问题。其基本思想为： 　　a. 寻找合适的假设函数，即分类函数，用以预测输入数据的判断结果； 　　b. 构造代价函数，即损失函数，用以表示预测的输出结果与训练数据的实际类别之间的偏差； 　　c. ...

Logistic回归 Logistic回归的一般过程 （1）收集数据：采用任意方法收集数据 （2）准备数据：由于需要进行距离计算，因此要求数据类型为数值型。另外，结构化数据格式最佳 （3）分析数据：采用任意方法对数据进行分析 （4）训练算法：大部分 ...

Part I: 线性回归 线性回归很常见，给你一堆点，作出一条直线，尽可能去拟合这些点。对于多维的数据，设特征为xi，设函数$h(\theta )=\theta+\theta_{1}x_{1}+\theta_{2}x_{2}+....\theta_{n}x_{n}$为拟合的线性函数 ...