一、邏輯回歸 1) Classification(分類) 分類問題舉例： 郵件：垃圾郵件/非垃圾郵件？ 在線交易：是否欺詐（是/否）？ 腫瘤：惡性/良性？ 以上問題可以稱之為二分類問題，可以用如下形式定義： 其中0稱之為負例，1稱之為正例。 對於多分類問題 ...

邏輯斯蒂回歸（logistic regression，又稱“對數幾率回歸”）是經典的分類方法。雖然名字中包含回歸，但它被用來分類。 邏輯斯蒂分布 設 \(X\) 是隨機變量，\(X\) 服從邏輯斯蒂分布是指 \(X\) 的概率分布函數 \(F(x)\) 和概率密度函數 \(f(x ...

1.梯度下降法 在介紹梯度下降法之前，先介紹下泰勒公式，泰勒公式的基本形式如下： $f(x)=f({{x}_{0}})+{{f}^{'}}({{x}_{0}})(x-{{x}_{0}})+\frac{1}{2}{{f}^{''}}({{x}_{0}}){{(x-{{x ...

第三章 使用sklearn 實現機學習的分類算法 分類算法 分類器的性能與計算能力和預測性能很大程度上取決於用於模型訓練的數據 訓練機器學習算法的五個步驟： 特征的選擇 ...

http://blog.csdn.net/hechenghai/article/details/46817031 主要參照統計學習方法、機器學習實戰來學習。下文作為參考。 第一節中說了，logistic 回歸和線性回歸的區別是：線性回歸是根據樣本X各個維度的Xi的線性疊加（線性疊加的權重 ...

梯度下降法 梯度下降法（英語：Gradient descent）是一個一階最優化算法，通常也稱為最速下降法。 要使用梯度下降法找到一個函數的局部極小值，必須向函數上當前點對應梯度（或者是近似梯度）的反方向的規定步長距離點進行迭代搜索。如果相反地向梯度正方向迭代進行搜索，則會接近函數的局部極大值點 ...

一個典型的機器學習的過程，首先給出一組輸入數據X，我們的算法會通過一系列的過程得到一個估計的函數，這個函數有能力對沒有見過的新數據給出一個新的估計Y，也被稱為構建一個模型。 我們用X1、X2...X ...

回歸與梯度下降 回歸在數學上來說是給定一個點集，能夠用一條曲線去擬合之，如果這個曲線是一條直線，那就被稱為線性回歸，如果曲線是一條二次曲線，就被稱為二次回歸，回歸還有很多的變種，如locally weighted回歸，logistic回歸 ...