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 ...

線性回歸形如y=w*x+b的形式，變量為連續型（離散為分類）。一般求解這樣的式子可采用最小二乘法原理，即方差最小化， loss=min（y_pred-y_true）^2。若為一元回歸，就可以求w與b的偏導，並令其為0，可求得w與b值；若為多元線性回歸， 將用到梯度下降法求解，這里的梯度值w的偏 ...

邏輯回歸(Logistic regression) 以下均為自己看視頻做的筆記，自用，侵刪！ 還參考了：http://www.ai-start.com/ml2014/ 用梯度下降求解邏輯回歸 Logistic Regression ...

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 ...

由於第一次實驗的實驗報告不在這台機器，先寫這一算法吧。 SGDLR（the Stochastic Gradient Descent for Logistic Regression），要講解這一算法，首先要把名字拆為幾塊。 1 隨機 2 梯度下降 3邏輯回歸 先貼一篇文章：http ...

前一陣面試被問到邏輯回歸的問題，沒答好，現在對這一部分做個相對徹底的總結。部分內容來源於Andrew Ng的課。 邏輯回歸主要解決二分類或者多分類問題，是用回歸的思路，套上一個logistic函數，使得輸出為0或者1的一種分類策略。 說到邏輯回歸，不能不提線性回歸，因此先把線性回歸捋一遍 ...

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 ...

本文是Andrew Ng在Coursera的機器學習課程的筆記。 Logistic回歸屬於分類模型。回顧線性回歸，輸出的是連續的實數，而Logistic回歸輸出的是[0,1]區間的概率值，通過概率值來判斷因變量應該是1還是0。因此，雖然名字中帶着“回歸”（輸出范圍常為連續實數 ...