Machine Learning/Introducing Logistic Function
打算寫點關於Machine Learning的東西， 正好也在cnBlogs上新開了這個博客， 也就更新在這里吧。 這里主要想討論的是統計學習， 涵蓋SVM， Linear Regression等經典的學習方法。 而最近流行的基於神經網略的學習方法並不在討論范圍之內。 不過以后有時間我會 ...
原文：[Machine Learning] 淺談LR算法的Cost Function
了解LR的同學們都知道，LR采用了最小化交叉熵或者最大化似然估計函數來作為Cost Function，那有個很有意思的問題來了，為什么我們不用更加簡單熟悉的最小化平方誤差函數 MSE 呢 我個人理解主要有三個原因： MSE的假設是高斯分布，交叉熵的假設是伯努利分布，而邏輯回歸采用的就是伯努利分布 MSE會導致代價函數 J theta 非凸，這會存在很多局部最優解，而我們更想要代價函數是凸函數 M ...
2018-06-10 16:52 0 3308 推薦指數：
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《Machine Learning in Action》—— 淺談線性回歸的那些事
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Cost Function Summary
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