作者：桂。时间：2017-04-21 21:11:23前言看到最近大家都在用Tensorflow，一查才发现火的不行。想着入门看一看，Tensorflow使用手册第一篇是基于MNIST的手写数字识别的，用到softmax regression，而这个恰好与我正在看的《统计信号处理》相关。本文借此梳理一下： 1）罗杰斯特回归 2）Softmax Regression 3）基于Ten
十、Logistic Regression 罗杰斯特回归（最常见到的翻译：Logistic回归）。 10.1 Logistic Regression Problem Logistic回归问题。 使用二元分类分析心脏病复发问题，其输出空间只含有两项{+1，-1}，分别表示复发和不发复发。在含有噪音的情况下，目标函数f可以使用目标分布P来表示，如公式10-1所示，此情形的机器学习流程图如图10-1所
本节开始线性分类器的另一种模型：模型斯特回归(logistic regression)。 在之前介绍的线性分类器中，h(x)=ΘTx+Θ0，如果h(x)>0，则样本x属于正类，否定x属于负类。直观上的认识，如何h(x)越大，我们更加确信样本属于正类，相应的，h(x)越小，我们更加确信样本属于负类，而h(x)在0之间徘徊，很难确信属于某一类。为了与概率统计知识想结合，可以将h(x)这种“
逻辑斯特回归和SVM 对比对于 LogisticRegression 和 LinearSVC，决定正则化强度的权衡参数叫
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2022-07-18 14:48:01
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《机器学习》Chapter 3 线性模型3.1 基本形式其中w=(w1;w2;……wd).w和b学得之后，模型得以确定；先从回归任务开始，然后讨论二分类和多分类任务。3.2 线性回归 线性回归的基本思想是采用对输入样例各个特征进行线性加权的方式得到预测的输出，并将预测的输出和真实值的均方误差最小化。如果输入样例只有一个特征，那这个过程就是用一条直线去拟合平面直角坐标系上的点；如果有两个特征，表现在
逻辑斯蒂回归逻辑斯蒂回归简单介绍Logistic函数与Sigmoid函数的联系及推导Logistic与Sigmoid关系推导逻辑斯蒂回归原理第一步：预测函数`h(x)`第二步：构建损失函数`cost`公式推导逻辑斯蒂回归使用二分类问题代码实现多分类代码实现 逻辑斯蒂回归简单介绍1）逻辑回归尽管有其名称，但它是用于分类而不是回归的线性模型。2）逻辑斯蒂回归首先是用于解决二分类问题的(即：类别0、1
一 简述 逻辑斯蒂回归是一种对数线性模型。经典的逻辑斯蒂回归模型（LR）可以用来解决二分类问题，但是它输出的并不是确切类别，而是一个概率。 在分析LR原理之前，先分析一下线性回归。线性回归能将输入数据通过对各个维度的特征分配不同的权重来进行表征，使得所有特征协同作出最后的决策。但是，这种表
吉姆-罗杰斯(Jim Rogers)，一个在10年间，赚到足够一生花用财富的投资家；一个被股神巴菲特誉为对市场变化掌握无人能及的趋势家；一个两度环游世界，一次骑车、一次开车的梦想家。21岁开始接触投资，之后进入华尔街工作，与索罗斯共创全球闻名的量子基金，1970年代，该基金成长超过4000%，同期间标准普尔500股价指数才成长不到50%。吉姆.罗杰斯的投资智能，数字已经说话。而从口袋只
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2007-06-07 22:09:20
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逻辑斯蒂回归1 原理分析逻辑斯蒂回归是一个用于分类的有监督学习分类方法，常常用来解决二分类问题。原始的逻辑斯蒂回归不能解决多分类问题，但是我们可以改造他们之后用来解决多分类问题（后面讨论）。他返回的结果过是0-1之间的数字，用以表示可能性，也就是概率（这里的不是真正的概率，而是类概率）。我们可以根据业务需求设定相应的阈值，将回归结果与阈值相比较，进行分类。 作为一种解决二分类问题的分类方法，逻辑斯
1. 前言在之前已经简单阐述了“线性回归”模型，具体的介绍地址为：htt
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2023-04-13 10:49:04
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LogisticRegression逻辑斯特回归性能分析_学习曲线L2正则化# 我们在乳腺癌数据集
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2022-07-18 14:47:54
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作者：时寒冰
最近，先后有两位国际重量级人物对中国股市发表看法。一位是罗杰斯，他认为中国股市已处在“歇斯底里的状态”。由于罗杰斯对中国股市曾有过准确预言，他的言论在某种程度上被神化，沪深股市应声大跌又强化了这种力量。于是，一部分人将罗杰斯奉为能够洞悉中国股市走势的预言家，而另一部分人则视他为“国际黑嘴”乃至股市的“公敌”。
另一位是格林斯潘。一向喜欢“含糊其辞”的格林斯潘，破天荒地
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精选
2007-02-02 21:34:04
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文章目录1.前言2.过拟合问题及其解决方法2.1 拟合问题中偏差和方差2.2 正则化（regulization）2.3 线性回归的正则化2.4 逻辑斯特回归的正则化1.前言前面已经推导过线性回归和逻辑斯特回归的梯度下降算法。
它们各自的梯度下降算法公式为：线性回归：逻辑斯特回归：其中为sigmoid函数2.过拟合问题及其解决方法 如上图，左图展示了一个拟合曲线不能很好的拟合数据，这个现象被称为“欠
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2023-04-13 10:52:44
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吴恩达的deeplearning.ai公开课，第二周内容的学习笔记。一、基础知识1、训练样本：矩阵大小为nx行m列，即样本数为m个，特征数为nx标签：权重：nx行1列偏置：一个实数输出：激活函数：2、loss函数：表征期望输出与实际输出之间的差异Cost函数：整个训练集上loss函数的平均值，最小化cost函数以找到参数w
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2021-12-04 19:54:16
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今日面试题分享●逻辑斯特回归为什么要对特征进行离散化？解析：解析一如七月在线寒老师所说① 非线性！非线性！非线性！逻辑回归属于广义线性模型，表达能力受限；单变量离散化为N个后，每个变量有单独的权重，相当于为模型引入了非线性，能够提升模型表达能力，加大拟合； 离散特征的增加和减少都很容易，易于模型的快速迭代； ② 速度快！速度快！速度快！稀疏向量内积乘法运算速度快，计算结果方便存储，容易扩展； ③
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2021-03-26 14:00:28
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## Python实现二元逻辑回归
二元逻辑回归是一种常用的分类算法，在机器学习领域有着广泛的应用。Python作为一种流行的编程语言，能够快速实现逻辑回归算法。本文将介绍如何使用Python实现二元逻辑回归，并通过一个简单的示例来演示其用法。
### 什么是二元逻辑回归
二元逻辑回归是一种用于处理二分类问题的监督学习算法，其目标是预测输入变量的可能性属于某个类别。它使用逻辑函数（也称为Si
以下是Twitter所使用的开源项目，简要浏览之后，我觉得是一个很好的关于分布式架构，大数据，异步网络传输（客户端，服务端）学习的list，做个备份，以便后用。 1. 分析和搜索服务 Twitter的搜索服务每天支持超过10亿次的查询，其背后的开源项目包括：
Apache Cassandra：一套分布式NoSQL数据库系统，以Amazon专有的完全分布式的Dynamo为基础，结合了
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2023-07-28 16:08:31
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主持人：最后，你能给我们这样的中国年轻人一些建议吗？吉姆·罗杰斯：好。存钱。你所能存多少就存多少，尤其是在你年轻的时候。如果你想要投资，就投资一些你了解的东西。不要听从我。不要听从电视、报纸。只投资你了解的领域。就做你热爱的工作，事业。如果你想要做一个花匠，做花匠丁好了。如果你喜欢栽培花草，不要做一个律师。就算你的父母，你的老师，你的朋友说，“不要做花匠”，你应该做一个花匠。因为当你每天醒过来的时候，你将永远不用去上班。你就只要起床，然后享受乐趣。你会觉得这个太美好了。有一天，你会有像伯明翰宫一样的花园，或者像白宫一样。有一天，你会在全中国拥有连锁花园。你会在上交所上市。你会变成中国
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2013-12-12 22:50:00
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