cross entropy与logistic regression

Logistic Regression 的前世今生(理论篇) 本博客仅为作者记录笔记之用,不免有非常多细节不正确之处. 还望各位看官能够见谅,欢迎批评指正. 博客虽水,然亦博主之苦劳也. 如需转载,请附上本文链接,不甚感激! http://blog.csdn.net/cyh_24/article/details/50359055 写这篇博客的动力是源于看到了以下这篇微博: 我在看到这篇微博的时候大为触动,由于,如果是rickjin来面试我.我想我会死的非常慘,由于他问的问题我基本都回答不上来.

[机器学习]Logistic Regression 的前世今生(理论篇) 本博客仅为作者记录笔记之用,不免有很多细节不对之处. 还望各位看官能够见谅,欢迎批评指正. 博客虽水,然亦博主之苦劳也. 如需转载,请附上本文链接,不甚感激! http://blog.csdn.net/cyh_24/article/details/50359055 写这篇博客的动力是源于看到了下面这篇微博: 我在看到这篇微博的时候大为触动,因为,如果是rickjin来面试我,我想我会死的很惨,因为他问的问题我基本都回答不上

This is the 2nd part of the series. Read the first part here: Logistic Regression Vs Decision Trees Vs SVM: Part I In this part we’ll discuss how to choose between Logistic Regression , Decision Trees and Support Vector Machines. The most correct ans

4.6.1 The Stock Market Data > library (ISLR) > names(Smarket ) [1] "Year" "Lag1" "Lag2" "Lag3" "Lag4" [6] "Lag5" "Volume " "Today" " Direction " > dim(Smark

What are the advantages of logistic regression over decision trees?FAQ The answer to "Should I ever use learning algorithm (a) over learning algorithm (b)" will pretty much always be yes. Different learning algorithms make different assumptions

python信用评分卡建模(附代码,博主录制) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share sklearn逻辑回归官网调参指南 https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear

一.为什么不使用Linear Regression 一个简单的例子:如果训练集出现跨度很大的情况,容易造成误分类.如图所示,图中洋红色的直线为我们的假设函数 .我们假定,当该直线纵轴取值大于等于0.5时,判定Malignant为真,即y=1,恶性肿瘤:而当纵轴取值小于0.5时,判定为良性肿瘤,即y=0. 就洋红色直线而言,是在没有最右面的"×"的训练集,通过线性回归而产生的.因而这看上去做了很好的分类处理,但是,当训练集中加入了右侧的"×"之后,导致整个线性回归的结

线性回归 回归就是对已知公式的未知参数进行估计.比如已知公式是y=a∗x+b,未知参数是a和b,利用多真实的(x,y)训练数据对a和b的取值去自动估计.估计的方法是在给定训练样本点和已知的公式后,对于一个或多个未知参数,机器会自动枚举参数的所有可能取值,直到找到那个最符合样本点分布的参数(或参数组合).也就是给定训练样本,拟合参数的过程,对y= a*x + b来说这就是有一个特征x两个参数a b,多个样本的话比如y=a*x1+b*x2+...,用向量表示就是y =  ,就是n个特征,n个参数的拟

这一节课主要讲如何用logistic regression做分类. 在误差衡量问题上,选取了最大似然函数误差函数,这一段推导是难点. 接下来是如何最小化Ein,采用的是梯度下降法,这个比较容易. 参考:http://beader.me/mlnotebook/section3/logistic-regression.html http://www.cnblogs.com/ymingjingr/p/4330304.html