前陣子聽說一個面試題：你實現一個logistic Regression需要多少分鍾？搞數據挖掘的人都會覺得實現這個簡單的分類器分分鍾就搞定了吧？ 因為我做數據挖掘的時候，從來都是順手用用工具的，尤其是微軟內部的TLC相當強大，各種機器學習的算法都有，於是自從離開學校后就沒有自己實現過這些基礎 ...

首先說明啊：logistic分類器是以Bernoulli（伯努利） 分布為模型建模的，它可以用來分兩種類別；而softmax分類器以多項式分布（Multinomial Distribution）為模型建模的，它可以分多種互斥的類別。 補充： 什么是伯努利分布？伯努利分布[2] 是一種 ...

分類問題和線性回歸問題問題很像，只是在分類問題中，我們預測的y值包含在一個小的離散數據集里。首先，認識一下二元分類(binary classification)，在二元分類中，y的取值只能是0和1.例如，我們要做一個垃圾郵件分類器，則為郵件的特征，而對於y，當它1則為垃圾郵件，取0表示郵件為正常 ...

邏輯回歸(Logistic Regression, LR)模型其實僅在線性回歸的基礎上，套用了一個邏輯函數，但也就由於這個邏輯函數，使得邏輯回歸模型成為了機器學習領域一顆耀眼的明星，更是計算廣告學的核心。本文主要詳述邏輯回歸模型的基礎，至於邏輯回歸模型的優化、邏輯回歸與計算廣告學等，請關注 ...

分類算法之邏輯回歸（Logistic Regression） 1.二分類問題 現在有一家醫院，想要對病人的病情進行分析，其中有一項就是關於良性\惡性腫瘤的判斷，現在有一批數據集是關於腫瘤大小的，任務就是根據腫瘤的大小來判定是良性還是惡性。這就是一個很典型的二分類問題，即輸出的結果只有兩個值 ...

實驗名稱：貝葉斯分類器 一、實驗目的和要求 目的： 掌握利用貝葉斯公式進行設計分類器的方法。 要求： 分別做出協方差相同和不同兩種情況下的判別分類邊界。 二、實驗環境、內容和方法 環境：windows 7，matlab R2010a 內容：根據貝葉斯公式，給出在類 ...

目錄 核心思想 理論基礎 1. 自己動手算 2. 調用Sklearn庫 高斯朴素貝葉斯 多項式朴素貝葉斯 補碼朴素貝葉斯 伯 ...

一、分類算法中的學習概念 因為分類算法都是有監督學習，故分為以下2種學習。 1、 急切學習：在給定的訓練元組之后、接受到測試元組之前就構造好分類模型。 算法有：貝葉斯 ...