因为计算机能做的就只是计算，所以人工智能更多地来说还是数学问题[1]。我们的目标是训练出一个模型，用这个模型去进行一系列的预测。于是，我们将训练过程涉及的过程抽象成数学函数：首先，需要定义一个网络结构，相当于定义一种线性非线性函数；接着，设定一个优化目标，也就是定义一种损失函数（loss function）。
MSE直接应用到LR中会导致损失函数变成非凸函数，所以我们加入log让损失函数变成了凸函数
比如说我们有两类数据，各有50十个点组成，当我门把这些点画出来，会有一条线区分这两组数据，我们拟合出这个曲线（因为很有可能是非线性），就是回归。我们通过大量的数据找出这条线，并拟合出这条线的表达式，再
《从锅炉工到AI专家(6)》一文中，我们把神经网络模型降维，简单的在二维空间中介绍了过拟合和欠拟合的现象和解决方法。但是因为条件所限，在该文中我们只介绍了理论，并没有实际观察现象和应对。 现在有了TensorFLow 2.0 / Keras的支持，可以非常容易的构建模型。我们可以方便的人工模拟过拟合的情形，实际来操作监控、调整模型，从而显著改善模型指标。
从下图中，我们很容易观察出来有3个转折点，而且红色曲线也基本可以拟合上蓝色曲线了。
Python的Numpy package中提供了exp和maximum函数，因此，可以很方便地描述上述三个函数，如下图所示。
1.16. 概率校准 执行分类时, 您经常希望不仅可以预测类标签, 还要获得相应标签的概率. 这个概率给你一些预测的信心. 一些模型可以给你贫乏的概率估计, 有些甚至不支持概率预测. 校准模块可以让您更好地校准给定模型的概率, 或添加对概率预测的支持. 精确校准的分类器是概率分类器, 其可以将 predict_proba 方法的输出直接解释为 confidence level（置信度级别）. 例如，一个经过良好校准的（二元的）分类器应该对样本进行分类, 使得在给出一个接近 0.8 的 predicti
本文介绍了逻辑回归并在R语言中用逻辑回归（Logistic回归）模型分类预测病人冠心病风险数据
最近我们被客户要求撰写关于逻辑回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文介绍了逻辑回归并在R语言中用逻辑回归（Logistic回归）模型分类预测病人冠心病风险数据
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/34
本文介绍了如何利用机器学习算法对天气进行预测，并给出了详细的建模步骤和代码示例。主要包括支持向量机、随机森林、神经网络等多种算法，以及使用交叉验证、调参等步骤来优化模型性能。同时，还探讨了如何使用概率校准来提高模型的性能。
逻辑回归是一种用于解决分类问题的统计学方法，尤其适用于二分类问题。在本文中，我们将使用Python来实现一个基本的逻辑回归模型，并介绍其原理和实现过程。
2.1.1 为什么损失函数不用最小二乘？即逻辑斯蒂回归损失函数为什么使用交叉熵而不是MSE？
算法岗的竞争，日益激烈。知乎盛行劝退，但如果真有兴趣，那么打好基础、练出较好的编程能力，相信就能较为从容地面对！今天分享一个朋友的面经！（下述的编程大多没给出具体题目，主要是leetcode、剑指offer和一些常见题型）
假设现有一些二维数据点，我们用一条线（直线或者曲线）对这些点进行拟合，这个拟合的过程就称作回归。如果用直线拟合，就是线性回归。
要解释作为概率模型的逻辑回归原理，首先要介绍让步比（odds）。即某一特定事件发生的概率，让步比可以定义为
分类和回归是机器学习中两类经典的问题，而逻辑回归虽然叫回归，却是一个用于解决分类问题的算法模型，但确实跟回归有着密切关系——它的分类源于回归拟合的思想。
本文介绍了神经网络的发展过程，从单层感知器到多层感知器，再到BP神经网络，最后介绍了Hopfield神经网络。
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍什么是逻辑回归算法以及将实数域范围映射到[0, 1]区间概率值的Sigmoid函数。
本文介绍了机器学习中的逻辑回归算法，包括其背景、原理、优缺点以及应用。逻辑回归是一种用于解决分类问题的机器学习算法，其基本原理是通过对输入特征进行线性组合，然后通过sigmoid函数将输出映射到0到1之间，从而实现二元分类。在逻辑回归中，每个样本的输出都是独立的，并且服从高斯分布。逻辑回归的优点是可以直接处理线性可分数据，并且计算速度较快；缺点是对于非线性数据拟合能力不足。逻辑回归的应用领域非常广泛，包括垃圾邮件过滤、疾病诊断、金融风险评估等。
它由节点层组成，其中每个节点连接到上一层的所有输出，每个节点的输出连接到下一层节点的所有输入。
从【DL笔记1】到【DL笔记N】以及【DL碎片】系列，是我学习深度学习一路上的点点滴滴的记录，是从Coursera网课、各大博客、论文的学习以及自己的实践中总结而来。从基本的概念、原理、公式，到用生动形象的例子去理解，到动手做实验去感知，到著名案例的学习，到用所学来实现自己的小而有趣的想法......我相信，一路看下来，我们可以感受到深度学习的无穷的乐趣，并有兴趣和激情继续钻研学习。 正所谓 Learning by teaching，写下一篇篇笔记的同时，我也收获了更多深刻的体会，希望大家可以和我一同进步，共同享受AI无穷的乐趣。
LR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。
作者：寒小阳 && 龙心尘 （感谢投稿） 原文 ：http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/49123419 1、总述 逻辑回归是应用非常广
深度学习中已经成为了人工智能领域的必备工具，源于人工神经网络的研究，含多个隐藏层的多层感知器就是一种深度学习结构。寻找隐藏层的权重参数和偏置的过程，就是常说的“学习”过程，其遵循的基本原则就是使得网络最终的输出误差最小化。在神经⽹络中，激活函数是必须选择的众多参数之⼀，从而使神经⽹络获得最优的结果和性能。
今年找工作整理了一份机器学习岗的面经，在3月中旬拿到了某大厂的暑期实习offer，整理一下发出来和小伙伴们一起学习。这个面经分为多个部分，会不断更新。除此之外，还有几本参考书：
一切数据都可以分为两种，即定性数据和定量数据。 定性数据： 没有数值特征，不能进行数学运算，分为分类数据和顺序数据两类， （1）分类数据如反映“性别”、“职业”等现象的属性特点的数据，只能用来区分事物，而不能用来表明实物之间的大小、优劣关系。 （2）顺序数据，是只能归于某一有序类别的非数字型数据。顺序数据虽然也是类别， 但这些类别是有序的。比如将产品分为一等品、二等品、三等品、次品等 ，相应的观察结果就是顺序数据，顺序数据的数据之间虽然可以比较大小，却无法计算相互之间的大小、高低或优劣的距离。 定量数据： 反应“考分”、“收入”等可以用数值表示的变量，具有明确的数值含义，不仅可以分类还可以具体计算大小和差异。 之所以介绍两种数据类型，是因为还有一个概念是线性回归，线性回归分析的是定量数据，而逻辑回归分析的是分类数据，属于定性数据。
由惑而生，所以我打算总结一下深度学习模型中常用的激活函数的一些特性，方便大家日后为模型选择合适的激活函数。 说到激活函数，就不能不提神经网络或者深度学习，从一个新手入门深度学习领域，我觉得首先需要理解三个基本的构成要素：
什么叫做回归呢？举个例子，我们现在有一些数据点，然后我们打算用一条直线来对这些点进行拟合（该曲线称为最佳拟合曲线），这个拟合过程就被称为回归。 利用Logistic回归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集。训练分类器时的嘴阀就是寻找最佳拟合曲线，使用的是最优化算法。 基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类 优点：计算代价不高，易于理解和实现 缺点：容易欠拟合，分类精度可能不高 使用数据类型：数值
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前几篇都是讲线性回归的，特点就是最终的结果是一系列的值。我们通过找到合适的方程去匹配空间中的点的分布，得到合适的模型，然后用模型对未知的数据结果进行预测。二维线性模型就像下面的图，我们需要找到这根蓝色的线的方程。
逻辑回归是简单的广义线性模型，模型的拟合能力很有限，无法学习到特征间交互的非线性信息：一个经典的示例是LR无法正确分类非线性的XOR数据，而通过引入非线性的特征（特征生成），可在更高维特征空间实现XOR线性可分，如下示例代码：
Logistic 回归 或者叫逻辑回归 虽然名字有回归，但是它是用来做分类的。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。
编者按：自中国爆发新型冠状病毒疫情以来，世界顶尖科学家协会（WLA）副主席、2013年诺贝尔化学奖得主，斯坦福大学结构生物学教授、数据分析专家迈克尔·莱维特（Michael Levitt）教授，持续关注疫情变化，自2月2日以来，已连续更新30版数据分析报告。
通过使用与versicolor和virginica物种相对应的度量来定义二元分类问题。
转载；https://www.cnblogs.com/liuwu265/p/4696388.html
回归是描述自变量和因变量之间相互依赖关系的统计分析方法。线性回归作为一种常见的回归方法，常用作线性模型（或线性关系）的拟合。
PCA是一种无监督的方法，用于理解由向量组成的数据集的全局性质。这里分析了数据点的协方差矩阵，以了解哪些维度/数据点更重要。考虑矩阵中顶级PC的一种方法是考虑具有最高特征值的特征向量。SVD本质上也是一种计算有序分量的方法，但是你不需要得到点的协方差矩阵就可以得到它。
线性模型LR(没有考虑特征间的关联)——>LR +多项式模型（特征组合，不适用于特征稀疏场景，泛化能力弱）——>FM（适用于稀疏特征场景*，泛化能力强）——>FFM【省去零值特征，提高FFM模型训练和预测的速度，这也是稀疏样本采用FFM的显著优势】
逻辑回归（LR,Logistic Regression）是传统机器学习中的一种分类模型，由于LR算法具有简单、高效、易于并行且在线学习（动态扩展）的特点，在工业界具有非常广泛的应用。
这篇笔记整理下逻辑回归(logisitic regression)的相关知识点。
我们知道，神经网络模型中，各隐藏层、包括输出层都需要激活函数（Activation Function）。我们比较熟悉的、常用的激活函数也有 ReLU、Sigmoid 等等。但是，对于各个激活函数的选取方法、区别特点还有几点需要特别注意的地方。今天红色石头就和大家一起来总结一下常用激活函数 Sigmoid、tanh、ReLU、Leaky ReLU、ELU、Maxout 的关键知识点。
机器之心原创 作者：吴攀、李亚洲 当地时间 3 月 8 日-10 日，Google Cloud NEXT '17 大会在美国旧金山举行。谷歌在本次大会上正式宣布了对数据科学社区 Kaggle 的收购并宣布了多个重量级云 API。机器之心作为受邀媒体也在第一时间从现场发回了报道：《现场直击 | 李飞飞首度亮相谷歌云大会：发布全新 API，解读 AI 民主化》和《现场直击 | 谷歌云大会最后一天解读开放性：从 TensorFlow 开源到开放云平台》。而作为开发者，最关心的则莫过于本次大会中各种更加详细和专一的
AI科技评论按：Attention模型是近些年来自然语言处理领域重要的进展之一。注意力模型是从认知心理学中人脑注意力模型中引入的概念，在人观察世界时，对不同对象的关注程度是不同的，比如你在看书仔细品味文章中的一句话时，虽然你能看到整页的文字，但是注意力的焦点集中在这个句子上，其他文字虽然还在你的眼中，但是实际分配到的注意力是很少的。自然语言处理中也是同理，输入文本的不同部分对输出的贡献是不同的，即需要分配的注意力权重不同。使用注意力模型能够得到更好的生成结果。 由于标准的基于内容的attention机制主要
激活函数（Activation Function），就是在人工神经网络的神经元上运行的函数，负责将神经元的输入映射到输出端。
平面曲线属于非线性函数，至少需要 3 层的神经网络（输入层，隐藏层x1，输出层）来实现，为达到较好的效果，可尝试更多层，下面的例子使用了2层隐藏层，采用最基本的全连接形式，隐藏层的神经元个数没有严格要求，根据实际项目选择，下面例子选用8个。
混淆矩阵和精确性可以帮助我们了解概率类模型的分类结果。然而，我们选择概率类模型进行分类，大多数时候都不是为了单单追求效果，而是希望看到预测的相关概率。这种概率给出预测的可信度，所以对于概率类模型，我们希望能够由其他的模型评估指标来帮助我们判断，模型在"概率预测"这项工作上，完成得如何。本文介绍概率类模型独有的评估指标。本文字数8216，建议收藏。
机器学习从业者有不同的个性。虽然其中一些是“我是X专家，X可以训练任何类型的数据”，其中X =某种算法，其他人是“正确的工具用于正确的工作”的人。他们中的很多人还订阅了“各行各业的高手”的策略，他们拥有一个深厚的专业领域，并且对机器学习的不同领域略有了解。也就是说，没有人可以否认这样一个事实：作为实践数据科学家，我们必须了解一些常见机器学习算法的基础知识，这将有助于我们处理我们遇到的新域问题。这是常见机器学习算法的旋风之旅，以及有关它们的快速资源，可以帮助你开始使用它们。
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