本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节介绍模型正则化的另外一种方式LASSO，依然通过具体的编程实现LASSO，并对α取值与过拟合（拟合曲线）之间的关系进行探讨，进而对LASSO与Ridge进行比较。
Linear/Logistic/Softmax Regression是常见的机器学习模型，且都是广义线性模型的一种，有诸多相似点，详细对比之。原文见Linear/Logistic/Softmax Regression对比。
【导读】我们在上一节的内容中已经为大家介绍了台大李宏毅老师的机器学习课程的classification问题，并一步步推出了sigmoid函数的形式，这一节将主要针对logistic regression 。本文内容涉及机器学习中logistic regression的若干主要问题：logistic regression的缘由、logistic regression和linear regression的差异、多分类问题及logistic regression的限制等问题。话不多说，让我们一起学习这些内容吧。
首先回顾一下上节课介绍的Representer Theorem，对于任何包含正则项的L2-regularized linear model，它的最佳化解w都可以写成是z的线性组合形式，因此，也就能引入kernel技巧，将模型kernelized化。
上节课我们主要介绍了Kernel Logistic Regression，讨论如何把SVM的技巧应用在soft-binary classification上。方法是使用2-level learnin
In this recipe, we'll learn about ridge regression. It is different from vanilla linear regression;it introduces a regularization parameter to "shrink" the coefficients. This is useful when the dataset has collinear factors.
Reinforcement or Semi-Supervised Machine Learning
我们的目标是训练一个模型来识别是否为猫,模型的输入为图片。在计算机内部，图片以Red，Green，Blue三种通道值进行存储。例如上图中，图片像素为64*64。则该模型的输入为64*64*3的矩阵，输出为0或1，代表是否为猫。
The least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) method is very similar to ridge regression and LARS. It's similar to Ridge Regression in the sense that we penalize our regression by some amount, and it's similar to LARS in that it can be used as a parameter selection, and it typically leads to a sparse vector of coefficients.
We just touched the surface of Gaussian processes. In this recipe, we'll look at how we can directly access the Gaussian process object with the correlation function we want.
本文介绍了用于分类的线性模型的基本回顾，包括线性回归、逻辑回归、支持向量机、朴素贝叶斯、K近邻、决策树、随机森林、梯度提升树、神经网络等。作者通过对比各个方法的优缺点，提出了改进的随机梯度下降法、概率线性模型、OVO、OVA、Logistic回归、二分类、多分类等方案。
前言： 我们学习一个算法总是要有个指标或者多个指标来衡量一下算的好不好，不同的机器学习问题就有了不同的努力目标，今天我们就来聊一聊回归意义下的损失函数、正则化的前世今生，从哪里来，到哪
In the Using ridge regression to overcome linear regression's shortfalls recipe, we discussed the connections between the constraints imposed by ridge regression from an optimization standpoint. We also discussed the Bayesian interpretation of priors on the coefficients, which attract the mass of the density towards the prior, which often has a mean of 0 .
先复习一下我们已经介绍过的内容，我们最早开始讲了Hard-Margin Primal的数学表达式，然后推导了Hard-Margin Dual形式。后来，为了允许有错误点的存在（或者noise），也为了避免模型过于复杂化，造成过拟合，我们建立了Soft-Margin Primal的数学表达式，并引入了新的参数C作为权衡因子，然后也推导了其Soft-Margin Dual形式。因为Soft-Margin Dual SVM更加灵活、便于调整参数，所以在实际应用中，使用Soft-Margin Dual SVM来解决分类问题的情况更多一些。
本文介绍了线性回归的基本概念和算法，以及其在机器学习中的应用。文章还讨论了线性回归的一些特性和限制，并给出了一些例子和图形来加深理解。最后，文章展望了未来的研究方向，包括处理线性不可分问题、特征选择和正则化等。
In this chapter, we will cover the following topics:在这章，将涵盖以下主题：
本文介绍了四篇研究论文，分别是：1）基于对抗训练的图像分类方法，提高了准确率；2）使用预训练语言模型作为文本分类器，分类效果显著；3）基于CNN的文本分类方法，利用卷积神经网络提取文本特征；4）基于树的文本分类方法，提出了一种自适应阈值算法。
本文介绍了统计学习导论中的Chapter 4 - Classification，讲解了三种经典的分类方法：逻辑回归、线性判别分析、K-近邻。首先介绍了为什么不用线性回归方法来处理分类问题，然后详细阐述了逻辑回归方法、线性判别分析方法和K-近邻方法的具体实现步骤和原理。最后介绍了如何通过最大似然方法来估计模型参数，并给出了多类别分类的另一种常用方法：线性判别分析。
本文介绍了分类问题的三种线性模型：linear classification、linear regression和logistic regression。首先介绍了这三种linear models都可以用来进行binary classification，然后介绍了比梯度下降算法更加高效的SGD算法来进行logistic regression分析，最后讲解了两种多分类方法，一种是OVA，另一种是OVO。这两种方法各有优缺点，当类别数量k不多的时候，建议选择OVA，以减少分类次数。
Regression is covered elsewhere in the book, but we might also want to run a regression on "pockets" of the feature space. We can think that our dataset is subject to several data processes. If this is true, only training on similar data points is a good idea.
首先构造了一个expanded_object_sizes_of_interest变量，对于每一个采样点，都需要有一个对应的sizes_of_interest。expanded_object_sizes_of_interest按照每个level创建了该level所有采样点的sizes_of_interest，然后用torch.cat合并起来，形成了(N, 2)形状的数据，N为所有采样点的个数。
One of the most well-known and essential sub-fields of data science is machine learning. The term machine learning was first used in 1959 by IBM researcher Arthur Samuel. From there, the field of machine learning gained much interest from others, especially for its use in classifications.
本文介绍了逻辑回归（Logistic Regression）算法的基本原理、训练过程以及总结。首先，作者通过一个简单的例子，介绍了逻辑回归算法的基本思想，即如何通过已知的特征来预测一个二元分类的结果。然后，作者详细介绍了逻辑回归算法的实现过程，包括如何构建模型、如何利用训练数据进行学习以及如何评估模型的性能。最后，作者对逻辑回归算法进行了总结，并介绍了梯度下降算法和基于梯度下降的Logistic Regression算法。
ex5.m %% Machine Learning Online Class % Exercise 5 | Regularized Linear Regression and Bias-Variance % % Instructions % ------------ % % This file contains code that helps you get started on the % exercise. You will need to complete the following f
回归是我们经常遇到的模型，但是回归会根据Y因变量的类型，分成分类问题（Y是分类变量，如生存或死亡）与回归问题（Y是连续性变量，如身高体重）。
From the plot,we can see murder has negative relationship with frost and life expectation.
本文简单介绍一下Logistic Regression的定义和原理。对于(Linear Regression)线性回归模型，输入$x$，网络参数为$w$和$b$，输出值为$y$，是个连续值。但是分类问题最终的输出值应该为离散的，那么如何转化为分类问题呢？
本文介绍了线性回归模型的基本概念、原理、计算方法以及应用。线性回归是一种用于建立自变量和因变量之间线性关系模型的简单而强大的方法。通过最小二乘法，我们可以计算出回归系数，并利用这些系数来预测新的数据点。尽管线性回归存在一些局限性，但在许多实际问题中，它仍然是一个非常有用的预测工具。
Face Alignment by Explicit Shape Regression CVPR2012 https://github.com/soundsilence/FaceAlignment
本节课较轻松，将简单介绍一下Logistic regression的定义和原理。对于（linear regression）线性回归模型，y=xw+b，输入为x，网络参数为w和b，输出值为连续的y值。因为其连续，所以为regression。那么如何转化为分类问题呢？可以考虑将
大多数R包都深受Kagglers大神的喜爱，也被资深的笔者所赞美，而这些包的使用率或评价高低不仅仅取决于其它的包对于这个包的依赖程度。下面我们来分别看看这20个R包。
通过工资和年龄预测额度，这样就可以做拟合来预测了。有两个特征，那么就要求有两个参数了，设置
训练和评估部分主要目的是生成用于测试用的pb文件，其保存了利用TensorFlow python API构建训练后的网络拓扑结构和参数信息，实现方式有很多种，除了cnn外还可以使用rnn，fcnn等。 其中基于cnn的函数也有两套，分别为tf.layers.conv2d和tf.nn.conv2d， tf.layers.conv2d使用tf.nn.conv2d作为后端处理，参数上filters是整数，filter是4维张量。原型如下：
本文主要是seaborn从入门到精通系列第3篇，本文介绍了seaborn的绘图功能实现，本文是回归拟合绘图，同时介绍了较好的参考文档置于博客前面，读者可以重点查看参考链接。本系列的目的是可以完整的完成seaborn从入门到精通。重点参考连接
Bar Chart of Linear Regression Coefficients as Feature Importance Scores 图像 小部件
从【DL笔记1】到【DL笔记N】，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。
作者：daniel-D 原文：http://www.cnblogs.com/daniel-D/ 这学期 Pattern Recognition 课程的 project 之一是手写数字识别，之二是做一个网站验证码的识别(鸭梨不小哇）。面包要一口一口吃，先尝试把模式识别的经典问题——手写数字识别做出来吧。这系列博客参考deep learning tutorial ，记录下用以下三种方法的实现过程: Logistic Regression - using Theano for something simpl
Content： 1. Linear Regression 1.1 Linear Regression with one variable 1.1.1 Gradient descent algorithm 1.2 Linear Regression with multiple variable 1.2.1 Feature Scaling 1.2.2 Features and polynomial regression 1.2.3 Normal equation
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These are some Machine Learning and Data Mining algorithms and models help you to understand your data and derive meaning from it.
大家出去旅游最关心的问题之一就是住宿，在国外以 Airbnb 为代表的民宿互联网模式彻底改变了酒店业，很多游客更喜欢预订 Airbnb 而不是酒店，而在国内的美团飞猪等平台，也有大量的民宿入驻。
https://www.machinelearningplus.com/machine-learning/bias-variance-tradeoff/
pycaret提供以下6种模块，当你导入相应的模块之后，就将环境切换到了该环境下。
本质上来说，他们都是监督学习，判别模型，直接对数据的分布建模，不尝试挖据隐含变量，这些方面是大体相同的。但是又因为一个是线性模型，一个是非线性模型，因此其具体模型的结构导致了VC维的不同：其中，Logistic Regression作为线性分类器，它的VC维是d+1，而 GBDT 作为boosting模型，可以无限分裂，具有无限逼近样本VC维的特点，因此其VC维远远大于d+1，这都是由于其线性分类器的特征决定的，归结起来，是Logistic Regression对数据线性可分的假设导致的
从大量候选项中选择最相关的功能和示例是一项在自动数据分析文本中经常发生的任务，它可用于提高模型的计算性能，而且通常也具有可传输性。在这里，我们重点介绍两个流行的子选择方案，它们已应用于此目的：CUR 分解，它基于要素矩阵的低级近似值和最远点采样，它依赖于最多样化的样本和区分特征的迭代标识。我们修改这些不受监督的方法，按照与主体共变量回归（PCovR）方法相同的精神，纳入受监督的组件。我们表明，合并目标信息可提供在监督任务中性能更好的选择，我们用山脊回归、内核脊回归和稀疏内核回归来演示这些选择。我们还表明，结合简单的监督学习模型可以提高更复杂的模型（如前馈神经网络）的准确性。我们提出进行调整，以尽量减少执行无人监督的任务时任何子选择可能产生的影响。我们演示了使用 PCov-CUR和 PCov-FPS在化学和材料科学应用上的显著改进，通常将实现给定回归精度水平所需的特征和样本数减少 2 个因子和样本数。
本文介绍了机器学习的基础知识，包括发展历史、分类、使用场景、几个常见的模型以及预处理等。
我们将探究的第一组机器学习技术通常被称为回归(regression)，我们可以将回归理解为一个变量(例如销售额)的变化是如何影响到其他变量(如用户数)的。对于机器学习技术来说，这是一个很好的开端，它们是构成其他更加复杂技术的基础。
Softmax Regression是Logistic回归在多分类上的推广，对于Logistic回归以及Softmax Regression的详细介绍可以参见：
Logistic regression, also called a logit model, is used to model dichotomous outcome variables. In the logit model the log odds of the outcome is modeled as a linear combination of the predictor variables.(简单理解，逻辑斯蒂回归用于二分类结果建模)生词：dichotomous 对立的；二岐的 the log odds of the outcome
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