一、Bayes理论为了最小化决策风险，首先获得后验概率P(c|x)。通常有两种方法：1、判别式模型（discriminative models）：给定x，通过直接建模P(c|x)来预测c。2、生成式模型（generative models）：先对概率分布P(x,c)建模，再由此获得P(c|x)。对生成式模型来说，必然有：基于贝叶斯定理，其中，P(c)是“先验(prior)”概率，P(x|c)是样本
题目链接 题意：给n个矩形到一个平面上，求他们的总面积。 思路：将他们的x坐标从小到大排序，然后根据对于当前x坐标而言他们的y坐标区间进行相应的维护某些变化，这种解题思路就是扫描线。对于这题，我们要维护的是y区间的覆盖情况。 然后用覆盖的总长度去乘以当前两个x之间的距离，再全部加起来就是答案。对于如 Read More
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2021-08-25 17:32:39
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题目描述 有几个古希腊书籍中包含了对传说中的亚特兰蒂斯岛的描述。 其中一些甚至包括岛屿部分地图。 但不幸的是，这些地图描述了亚特兰蒂斯的不同区域。 您的朋友 Bill 必须知道地图的总面积。 你自告奋勇写了一个计算这个总面积的程序。 输入格式 输入包含多组测试用例。 对于每组测试用例，第一行包含整数 ...
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2021-10-07 16:27:00
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1、基本思想虽然也叫回归，但是一种分类方法。对于逻辑斯蒂回归的理解可以从两个角度展开，一个是线性回归依托Sigmoid函数应用到分类任务的拓展，另一个是基于逻辑斯蒂分布的二项分布模型。下面详细说明下（1）线性回归将输入数据的各个维度的特征进行了有效的结合（通过分配不同的权重），使得所有特征共同协同合作实现对模型的拟合。在此基础上，逻辑斯蒂回归利用sigmoid函数，将特征的线性加权结果映射到0到1
1.概念逻辑斯蒂回归又称为“对数几率回归”，虽然名字有回归，但是实际上却是一种经典的分类方法，其主要思想是：根据现有数据对分类边界线（Decision Boundary）建立回归公式，以此进行分类。2.特点1. 优点：计算代价不高，具有可解释性，易于实现。不仅可以预测出类别，而且可以得到近似概率预测，对许多需要利用概率辅助决策的任务很有用。2. 缺点：容易欠拟合，分类精度可能不高。3. 适用数据类
声明： 1，本篇为个人对《2012.李航.统计学习方法.pdf》的学习总结。不得用作商用。欢迎转载，但请注明出处（即：本帖地址）。 2，因为本人在学习初始时有非常多数学知识都已忘记。所以为了弄懂当中的内容查阅了非常多资料，所以里面应该会有引用其它帖子的小部分内容。假设原作者看到能够私信我。我会将您的
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2017-07-18 10:06:00
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首先声明：本博客的写作思路是对机器学习的一些基本算法做一些通俗性的灵活理解，以及对一些细节的进行简单剖析，还有记录本人在使用算法时的一些小经验小感想。本人一般不会对基本公式做大量推导，也不会写的太正式，这些可以在很多其他博客中找到。由于本人还是学生一枚，经验知识粗浅，还望能和朋友们参与讨论。之前本博客简单谈过线性回归相关知识点，这次来谈一下逻辑斯蒂回归。虽然也叫回归，但是逻辑斯蒂回归是一种分类算法
看点：不影响原有系统玩Win8如今笔记本厂商已经提供了预装Win8系统的笔记本，而对于一些使用不太习惯的用户，他们仍旧选择购买Win7系统的笔记本，不过，这些Win7本本的用户多多少少总还有点想尝鲜的想法，可装双系统有点麻烦，而且总觉得系统不纯净不干净，怎么办？其实不用纠结，本文教大家一个技巧，用U盘活移动硬盘为笔记本打造一个Win8随身盘，想用就用，同时又不影响本本现有系统。要把Win8系统装入
逻辑斯蒂回归LogisticRegressor处理二分类任务一.逻辑斯蒂回归1.模型2.代价函数（损失函数）3.优化算法二.代码实现1.二维二分类2.多维二分类 本系列为观看吴恩达老师的 [中英字幕]吴恩达机器学习系列课程做的课堂笔记。图片来自视频截图。 不得不说，看了老师的视频真的学到了很多。即使数学不好的同志们也可以看懂，真的可谓是细致入微了。 一.逻辑斯蒂回归1.模型 学过深度学习的同
逻辑斯蒂回归算法可用于分类问题，其本质是在线性回归的算法上用sigmoid函数进行模型变换，使得目标值介于0-1之间。本文用于对逻辑斯蒂回归算法（Logistics Regression）进行详细讲述。逻辑斯蒂回归基本假设我们知道线性回归的基本假设是h(x)=θ^Tx,为了实现介于[0,1]这种效果，需要对假设模型进行变换，变换是通过sigmoid函数实现的，sigmoid函数如下：sigmoid
本博文为逻辑斯特回归的学习笔记。由于仅仅是学习笔记，水平有限，还望广大读者朋友多多赐教。假设现在有一些数据点，我们用一条直线对这些点进行拟合（该直线称为最佳拟合直线），这个拟合的过程就称为回归。利用Logistic（逻辑斯蒂）回归是一个分类模型而不回归模型。其进行分类的主要思想是：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。这里的“回归”一词源于最佳拟合，表示要找到最佳拟合参数。而最佳拟合
Diffusion Models图中：为图像，为采样自正态分布的噪音扩散模型**是受非平衡热力学的启发。它们定义一个扩散步骤的马尔可夫链，逐渐向数据添加随机噪声，然后学习逆扩散过程，从噪声中构建所需的数据样本。与VAE或流动模型不同，扩散模型是用固定的程序学习的，而且隐变量具有高维度。训练阶段，是在图片中添加噪声，给网络输入这一张添加噪声的图片，网络需要预测的则是添加的噪声。使用阶段，由随机生成的
逻辑斯蒂回归（logistic regression，又称“对数几率回归”）是经典的分类方法。虽然名字中包含回归，但它被用来分类。逻辑斯蒂分布设 \(X\) 是随机变量，\(X\) 服从逻辑斯蒂分布是指 \(X\) 的概率分布函数 \(F(x)\) 和概率密度函数 \(f(x)\)
逻辑斯蒂回归（logistic regression）是统计学习中的经典分类方法。最大熵是概率模型学习的一个准则，将其推广到分类问题得到最大熵模型（maximum entropy）。都属于对数线性模型。
逻辑斯蒂回归（logistic regression）是统计学习中的经典分类方法。最大熵是概率模型学习的一个准则，将其推广到分类问题得到最大熵模型（ma
1.逻辑斯蒂回归、逻辑斯蒂分布、对数几率首先，逻辑斯蒂回归的公式为：对于输入x，代入上述公式，我们可求出P(Y=1|x)的概率，。 而的公式来源于逻辑斯蒂分布： 由此分布可以看出，的公式来与此分布相同，因此其对应的图像与F(x)图像相同。同时对应的对数几率为，对应的为整个实数域，即通过logit变换可将p对应于整个实数域，即将【0,1】与一一对应起来，取上述logit的反函数即为。2.参数求解而此
Logistic回归属于分类模型。回顾线性回归，输出的是连续的实数，而Logistic回归输出的是[0,1]区间的概率值，通过概率值来判断因变量应该是1还是0。因此，虽然名字中带着“回归”（输出范围常为连续实数），但Logistic回归属于分类模型（输出范围为一组离散值构成的集合）。整体步骤假如我们的自变量是“数学课和英语课的成绩”，x={x1,x2}，因变量是“能否被哥大录取”，y∈{0,1}。
第一节中说了，logistic 回归和线性回归的区别是：线性回归是根据样本X各个维度的Xi的线性叠加（线性叠加的权重系数wi就是模型的参数）来得到预测值的Y，然后最小化所有的样本预测值Y与真实值y'的误差来求得模型参数。我们看到这里的模型的值Y是样本X各个维度的Xi的线性叠加，是线性的。Y=WX (假设W>0),Y的大小是随着X各个维度的叠加和的大小线性增加的，如图（x为了方便取1维）：然后
最近看了些逻辑斯蒂方程的内容，其初始应用于生态学中的物种数量的预测，延伸到人口限制增长，信息传播，商品的销售预测问题等，此外，逻辑斯蒂方程还是非线性科学混沌学的一个著名的映射，是混沌的入口。逻辑斯蒂方程的应用 1．人口限制增长问题 人口的增长不是呈指数型增长的，这是由于环境的限制、有限的资源和人为的影响，最终人口的增长将减慢下来。实际上，人口增长规律满足逻辑斯蒂方程。 2. 信息传播问
问：逻辑斯蒂回归是一种典型的线性回归模型。答：正确。逻辑斯蒂回归是一种典型的线性回归模型。它通过将线性回归模型的输出结果映射到[0,1]区间内，表示某个事物发生的概率，从而适用于二分类问题。具体地说，它使用sigmoid函数对线性回归模型的输出进行映射，使得输出值在[0,1]范围内，表示概率大小。因此，逻辑斯蒂回归可以被看作是将线性回归模型扩展到离散输出的一种方法，属于广义线性模型的范畴。逻辑回归
