一、Logistic回歸 Logistic回歸（Logistic Regression，簡稱LR）是一種常用的處理二類分類問題的模型。 在二類分類問題中，把因變量y可能屬於的兩個類分別稱為負類和正類，則因變量y∈{0, 1}，其中0表示負類，1表示正類。線性回歸的輸出值在負無窮到正無窮的范圍 ...

本次回歸章節的思維導圖版總結已經總結完畢，但自我感覺不甚理想。不知道是模型太簡單還是由於自己本身的原因，總結出來的東西感覺很少，好像知識點都覆蓋上了，但乍一看，好像又什么都沒有。不管怎樣，算是一次嘗試吧，慢慢地再來改進。在這里再梳理一下吧！ 線性回歸（Linear Regression ...

與Logistic 回歸的關系 6 Softmax 回歸 vs. k 個二元分類器 ...

轉自 http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/Softmax%E5%9B%9E%E5%BD%92 簡介 在本節中，我們介紹Softmax回歸模型，該模型是logistic回歸模型在多分類問題上的推廣，在多分類問題中，類標簽 可以取兩個以上的值 ...

Reference： http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/Softmax_regression http://deeplearning.net/tutorial/logreg.html 起源：Logistic的二類分類 Softmax回歸 ...

　　1. logistic回歸的基本思想　　 　　logistic回歸是一種分類方法，用於兩分類問題。其基本思想為： 　　a. 尋找合適的假設函數，即分類函數，用以預測輸入數據的判斷結果； 　　b. 構造代價函數，即損失函數，用以表示預測的輸出結果與訓練數據的實際類別之間的偏差； 　　c. ...

Logistic回歸 Logistic回歸的一般過程 （1）收集數據：采用任意方法收集數據 （2）准備數據：由於需要進行距離計算，因此要求數據類型為數值型。另外，結構化數據格式最佳 （3）分析數據：采用任意方法對數據進行分析 （4）訓練算法：大部分 ...

Part I: 線性回歸 線性回歸很常見，給你一堆點，作出一條直線，盡可能去擬合這些點。對於多維的數據，設特征為xi，設函數$h(\theta )=\theta+\theta_{1}x_{1}+\theta_{2}x_{2}+....\theta_{n}x_{n}$為擬合的線性函數 ...