1. 損失函數 在線性回歸分析中，假設我們的線性回歸模型為： 樣本對應的正確數值為： 現在假設判別函數的系數都找出來了，那么通過判別函數G(x)，我們可以預測是樣本x對的值為。那這個跟實際的y的差距有多大呢？這個時候我就出來一個損失函數： 其實損失函數很容易理解，就是所有 ...

一、邏輯回歸簡介 　　logistic回歸又稱logistic回歸分析，是一種廣義的線性回歸分析模型，常用於數據挖掘，疾病自動診斷，經濟預測等領域。 　　logistic回歸是一種廣義線性回歸（generalized linear model），因此與多重線性回歸分析有很多相 ...

線性回歸與梯度下降算法 作者：上品物語 轉載自：線性回歸與梯度下降算法講解 知識點： 線性回歸概念 梯度下降算法 l 批量梯度下降算法 l 隨機梯度下降算法 l 算法收斂判斷方法 1.1 線性回歸 在統計學中 ...

　　梯度下降算法是通過沿着目標函數J(θ)參數θ∈R的梯度（一階導數）相反方向−∇θJ(θ)來不斷更新模型參數來到達目標函數的極小值點（收斂），更新步長為η。有三種梯度下降算法框架，它們不同之處在於每次學習（更新模型參數）使用的樣本個數，每次更新使用不同的樣本會導致每次學習的准確性和學習時間 ...

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 ...

一、The data 我們將建立一個邏輯回歸模型來預測一個學生是否被大學錄取。假設你是一個大學系的管理員，你想根據兩次考試的結果來決定每個申請人的錄取機會。你有以前的申請人的歷史數據，你可以用它作為邏輯回歸的訓練集。對於每一個 ...

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...Xn 去描述feature里面的分量，用Y來描述我們的估計，得到一下模型： 我們需要一種機制 ...