邏輯回歸 sigmoid函數=\(\sigma(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}=\frac{e^{x}}{1+e^{x}}\) 二項邏輯回歸模型 有如下條件概率分布，\(w\)內已經包含了偏置\(b\)： \[P(Y=1|x)=\frac{\exp(w\cdot x ...

邏輯回歸 因變量隨着自變量變化而變化。 多重線性回歸是用回歸方程描述一個因變量與多個自變量的依存關系，簡稱多重回歸，其基本形式為：Y= a + bX1+CX2+*+NXn。 二項分布即重復n次獨立的伯努利試驗。在每次試驗中只有兩種可能的結果，而且兩種結果發生與否互相對立，並且相互獨立 ...

邏輯斯諦回歸（logistic regression）是統計學習中的經典分類方法。最大熵模型是概率模型學習的一個准則，將其推廣到分類問題得到最大熵模型（maximum entropy model）。邏輯斯諦回歸模型與最大熵模型都屬於對數線性模型。 邏輯斯諦回歸 邏輯斯諦分布 ：設\(X ...

最大熵模型是指在滿足約束條件的模型集合中選取熵最大的模型，即不確定性最大的模型。 最大熵原理 最大熵思想：當你要猜一個概率分布時，如果你對這個分布一無所知，那就猜熵最大的均勻分布，如果你對這個分布知道一些情況，那么，就猜滿足這些情況的熵最大的分布。 算法推導 按照最大熵原理,我們應該 ...

聲明： 1，本篇為個人對《2012.李航.統計學習方法.pdf》的學習總結，不得用作商用。歡迎轉載，但請注明出處（即：本帖地址）。 2，因為本人在學習 ...

8.解釋一下名詞。個英文縮寫詞的原文是什么？ www, URL. HTTP, HTML, CGI, 瀏覽器, 超文本, 超媒體, 超鏈, 頁面, 活動文檔, 搜索引擎。 。。。 HTTP: 為了 ...

最大熵模型預備知識 信息量：一個事件發生的概率越小，信息量越大，所以信息量應該為概率的減函數，對於相互獨立的兩個事有p(xy)=p(x)p(y)，對於這兩個事件信息量應滿足h(xy)=h(x)+h(y)，那么信息量應為對數函數： 對於一個隨機變量可以以不同的概率發生 ...

第六章 時序邏輯電路 目錄 第六章 時序邏輯電路 1. 組合電路和時序電路的區別 2. 狀態機 3. 雙穩態結構 4. 靜態存儲電路 a. Latch b. D觸發器/寄存器 ...