Logistic Regression 是一个非常经典的算法，其中也包含了非常多的细节，曾看到一句话：如果面试官问你熟悉哪个机器学习模型，可以说 SVM，但千万别说 LR，因为细节真的太多了。...
这部分主要是介绍如何写出似然函数，通过正态分布，线性回归为例子，并通过R语言编程实现。希望大家可以有所收获。
二分类的线性分类模型，也是判别模型。目的是求出把训练数据进行线性划分的分离超平面。感知机是神经网络和支持向量机的基础。学习策略：极小化损失函数。损失函数对应于误分类点到分离超平面的总距离。基于随机梯度下降...
对大量的观测数据进行处理，从而得到比较符合事物内部规律的数学表达式。也就是说寻找到数据与数据之间的规律所在，从而就可以模拟出结果，也就是对结果进行预测。解决的就是通过已知的数据得到未知的结果。例如：对房价的预...
本文介绍了 10 大常用机器学习算法，包括线性回归、Logistic 回归、线性判别分析、朴素贝叶斯、KNN、随机森林等。
在机器学习中，有许多方法来构建产品或解决方案，每种方法都假设不同的东西。很多时候，如何识别哪些假设是合理的并不明显。刚接触机器学习的人会犯错误，事后想想，这些错误往往会让人觉得愚蠢。我列了一个清单，上面列出了机器...
上述例子中我们使用了最简单的线性回归进行了机器学习分析，本文将介绍了一种新的回归方式：岭回归。
本文介绍了广义线性模型，其中线性回归、logistic回归，softmax回归同属于广义线性模型。从指数分布家族推导出高斯分布、伯努利分布对应的指数分布家族形式，以最大化期望为目标推导出线性回归、logistic回归，softmax回归的...
