2017-08-12 Logistic 回歸，作為分類器： 分別用了梯度上升，牛頓法來最優化損失函數： # -*- coding: utf-8 -*-'''function: 實現Logistic回歸，擬合直線，對數據進行分類；利用梯度上升，隨機梯度上升，改進的隨機 ...

Logistic回歸 算法優缺點： 1.計算代價不高，易於理解和實現2.容易欠擬合，分類精度可能不高3.適用數據類型：數值型和標稱型 算法思想： 其實就我的理解來說，logistic回歸實際上就是加了 ...

元算法是對其他算法進行組合的一種方式。單層決策樹實際上是一個單節點的決策樹。adaboost優點：泛化錯誤率低，易編碼，可以應用在大部分分類器上，無參數調整缺點：對離群點敏感適用數據類型：數值型和標稱 ...

本代碼參考自：https://github.com/lawlite19/MachineLearning_Python/blob/master/LogisticRegression/LogisticRegression.py 1. 讀取數據集 2. 查看原始數據的分布 ...

回歸分析是研究變量之間定量關系的一種統計學方法，具有廣泛的應用。 Logistic回歸模型 線性回歸 先從線性回歸模型開始，線性回歸是最基本的回歸模型，它使用線性函數描述兩個變量之間的關系，將連續或離散的自變量映射到連續的實數域。 模型數學形式： 引入損失函數（loss ...

我們經常使用決策樹處理分類問題，近年來的調查表明決策樹也是經常使用的數據挖掘算法K-NN可以完成多分類任務，但是它最大的缺點是無法給出數據的內在含義，決策樹的主要優勢在於數據形式非常容易理解決策樹的優 ...

SVM有很多種實現，但是本章只關注其中最流行的一種實現，即序列最小化（SMO）算法在此之后，我們將介紹如何使用一種稱為核函數的方式將SVM擴展到更多的數據集上基於最大間隔的分割數據優點：泛化錯誤率低，計算開銷不大，結果易解釋缺點：對參數調節和核函數的選擇敏感，原始分類器不加修改僅適用於處理二類問題 ...

邏輯回歸模型（Logistic Regression）及Python實現 http://www.cnblogs.com/sumai 1.模型 　　在分類問題中，比如判斷郵件是否為垃圾郵件，判斷腫瘤是否為陽性，目標變量是離散的，只有兩種取值，通常會編碼為0和1。假設我們有一個特征X，畫出散點圖 ...