參考資料 <PYTHON_MACHINE_LEARNING> chapter3 A Tour of Machine Learning Classifers Using Scikit-learn 引言 在我們進行分類的時，所取樣本中 ...

本筆記主要記錄學習《機器學習》的總結體會。如有理解不到位的地方，歡迎大家指出，我會努力改正。 在學習《機器學習》時，我主要是通過Andrew Ng教授在mooc上提供的《Machine Learning》課程，不得不說Andrew Ng老師在講授這門課程時，真的很用心，特別是編程 ...

本系列文章允許轉載，轉載請保留全文！ 【請先閱讀】【說明&總目錄】http://www.cnblogs.com/tbcaaa8/p/4415055.html 1. 梯度下降法 (Gr ...

# 邏輯回歸 ## 邏輯回歸處理二元分類 ## 垃圾郵件分類 輸出結果： 預測類型：ham.信息：Waiting in e car 4 my mum lor. U leh? Reach home already?預測類型 ...

1、邏輯函數 假設數據集有n個獨立的特征，x1到xn為樣本的n個特征。常規的回歸算法的目標是擬合出一個多項式函數，使得預測值與真實值的誤差最小： 而我們希望這樣的f(x)能夠具有很好的邏輯判斷性質，最好是能夠直接表達具有特征x的樣本被分到某類的概率。比如f(x)>0.5的時候能夠表示 ...

一、概述 1.1、概念 是一種名為“回歸”的線性分類器，是由線性回歸變化而來的，一種廣泛使用於分類問題中的廣義回歸算法。 1.2、按預測標簽的數據類型分 連續型變量：通過線性回歸方程z，線性回歸使用輸入的特征矩陣 ...

1. 邏輯回歸模型概述 　　邏輯回歸處理的是分類問題而不是回歸問題。 　　1.1 線性模型為何失效 　　　　在數學上，如果用 y 表示選擇的結果，那么 y 只有兩種可能的取值：0 或者 1 。這就是二元分類問題。 　　　　如果使用 線性回歸 模型解決二元分類問題，我們搭建的模型 ...

Practical Aspects of Learning 轉載請注明作者：夢里風林 Github工程地址：https://github.com/ahangchen/GDLnotes 歡迎star，有問題可以到Issue區討論 官方教程地址 視頻/字幕下載 課程目標：學習簡單的數據 ...