一、基礎理解 決策邊界：在特征空間內，根據不同特征對樣本進行分類，不同類型間的分界就是模型針對該數據集的決策邊界。 決策邊界，用於分類問題中，通過決策邊界可以更好的可視化分類結果； 在二維特征空間中，決策邊界為一條直線，理論上，在該直線上 θ.T.x ...

1、邏輯回歸算法即可以看做是回歸算法，也可以看作是分類算法，通常用來解決分類問題，主要是二分類問題，對於多分類問題並不適合，也可以通過一定的技巧變形來間接解決。 2、決策邊界是指不同分類結果之間的邊界線(或者邊界實體)，它具體的表現形式一定程度上說明了算法訓練模型的過擬合程度，我們可以通過決策 ...

2015-04-05 數據海洋 營銷預測模型的目標變量很多為一種狀態或類型，如客戶“買”還是“不買”、客戶選擇上網方式為 “寬帶”還是“撥號”、營銷戰通道是郵件、電話、還是網絡。我們把這類問題統稱為 “分類”。決策樹和邏輯回歸都是解決“分類”問題的高手。用不同的算法解答同樣的問題 ...

數據，能夠保證每次生成數據相同。 定義一個邊界決策函數 meshgrid函數 通常 ...

一.數據產生 KNN分類 KNN回歸預測 KNN參數k對回歸預測的影響 線性回歸預測模型 線性回歸圖示 多元線性回歸預測 ...

一、邏輯回歸的認識 邏輯回歸是一個用來解決二分類的簡便方法。先來看看邏輯回歸解決二分類的基本思想。 之前寫了線性回歸，現在寫邏輯回歸~都叫回歸，有什么不同呢？ 首先，從機器學習的角度說一下。機器學習中，有兩個問題是比較相似的，即預測和分類。通常將模型的輸出是有限的離散值的問題稱為分類問題 ...

一、邏輯回歸原理 　　前面我們講的線性回歸模型是求輸出特征向量Y和輸入樣本矩陣X之間的線性關系系數θ">θ，從而擬合模型Y = Xθ。此時的Y是連續的，所以是回歸模型。那么，考慮如果Y是離散的話，要怎么進行處理？此時可以通過映射函數G(Y)將Y映射為連續的值，並且規定在一定 ...

JSong @2016.06.13 本系列文章不適合入門，是作者綜合各方資源和個人理解而得. 另外最好有數學基礎, 因為數學人一言不合就會上公式. 簡單模型的魅力在於它能從各個角度去欣賞. 邏輯回歸是最簡單的二分類模型之一，實際應用中二分類最常見，如判定是否是垃圾郵件，是否是人臉 ...