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RSS订阅原创 天池龙珠训练营逻辑回归学习笔记
1、起源“线性回归”试图学得一个线性模型以尽可能准确地预测实值输出标记。线性回归模型一般可简写为y=wTx+by = w^{T}x + by=wTx+b更一般地，考虑单调可微函数g，有y=g−1(wTx+b)y = g^{-1}(w^{T}x + b)y=g−1(wTx+b)这样得到的模型称为“广义线性模型”，函数g为“联系函数”。上述模型都是在进行回归学习，如果要做分类任务，那么就需要一个函数g将分类任务的真实标签y与线性回归模型的预测值联系起来。考虑二分类任务，这个函数g最理想的应当是“单位
2021-09-12 16:54:40
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原创 机器学习实战代码-逻辑回归
机器学习实战代码-逻辑回归前文：此文为本人的学习记录，前段时间结合西瓜书和机器学习实战两本书初步学习十大经典算法。最近因为阿里云天池的龙珠训练营课程需要做笔记，所以把用到的逻辑回归算法的代码顺便上传一下。之前想着上传到GitHub上，奈何小僧本领不足，上传的时候遇到了问题。注：代码是在python3.6下进行的，并结合了个人习惯，对机器学习实战一书中的代码进行了轻微改动。一、参数更新公式推导公式推导主要借鉴了西瓜书以及此文（https://jackcui.blog.youkuaiyun.com/article/
2021-09-09 14:58:57
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空空如也
空空如也
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