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搜索资源列表

  1. 机器学习视频教程

  2. 斯坦福大学机器学习个人笔记 之线性回归 logistic回归等

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2013-06-17
    • 文件大小：737kb
    • 提供者：u011103452

  1. Logistic回归总结（非常好的机器学习总结资料）

  2. 看了Stanford的Andrew Ng老师的机器学习公开课中关于Logistic Regression的讲解，然后又看了《机器学习实战》中的LogisticRegression部分，写下此篇学习笔记总结一下。 首先说一下我的感受，《机器学习实战》一书在介绍原理的同时将全部的算法用源代码实现，非常具有操作性，可以加深对算法的理解，但是美中不足的是在原理上介绍的比较粗略，很多细节没有具体介绍。所以，对于没有基础的朋友（包括我）某些地方可能看的一头雾水，需要查阅相关资料进行了解。所以说，该书还是比

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-11-13
    • 文件大小：450kb
    • 提供者：lewsn2008

  1. Logistic回归笔记及代码

  2. 这是《机器学习实战》中Logistic回归的学习笔记，以及运用Logistic回归对周志华的《机器学习》中的西瓜数据分类的Python代码。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2017-03-04
    • 文件大小：506kb
    • 提供者：qq_30091945

  1. sas各过程笔记 描述性统计 线性回归 logistic回归 生存分析 判别分析 聚类分析 主成分分析 因子分析 典型相关分析

  2. 在SAS学习过程中记下的笔记，一些初级的过程，比较适合SAS初学， 能做的分析有描述性统计+线性回归+logistic回归+生存分析+判别分析+聚类分析+主成分+典型相关分析等等。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2017-08-28
    • 文件大小：51kb
    • 提供者：letsgoaway

  1. 线性回归、logistic回归和一般回归笔记

  2. 线性回归、logistic回归和一般回归笔记

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-09-02
    • 文件大小：762kb
    • 提供者：wyh0307

  1. 斯坦福大学机器学习课程个人笔记完整版

  2. 斯坦福大学机器学习课程个人笔记完整版.pdf 目录 (1)线性回归、logistic回归和一般回归 1 (2)判别模型、生成模型与朴素贝叶斯方法 10 (3)支持向量机SVM（上） 20 (4)支持向量机SVM（下） 32 (5)规则化和模型选择 45 (6)K-means聚类算法 50 (7)混合高斯模型和EM算法 53 (8)EM算法 55 (9)在线学习 62 (10)主成分分析 65 (11)独立成分分析 80 (12)线性判别分析 91 (13)因子分析 103 (14)增强学习 1

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2017-09-04
    • 文件大小：11mb
    • 提供者：gaifertrertre

  1. 斯坦福大学机器学习笔记（二）

  2. 这份pdf同步网易公开课的斯坦福吴恩达机器学习视频，主要主要涉及Logistic回归、感知器算法、牛顿法、GLM、指数函数家族、Softmax回归。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-05-31
    • 文件大小：639kb
    • 提供者：qq_30091945

  1. 机器学习算法学习笔记

  2. 本资源包括 线性回归，Logistic回归和一般回归，K-means聚类分析，独立分析，线性判别分析，增强学习，还有混合高斯模型和EM算法的的学习笔记，往后还有更新。

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2018-02-23
    • 文件大小：4mb
    • 提供者：xiaoruiruipr

  1. 机器学习算法笔记

  2. 本文总结博客中关于机器学习十大算法的详细过程，进行汇总，包括广义线性模型、softmax 回归 、逻辑回归、梯度下降法、Logistic 回归与牛顿迭代法、两种梯度下降法、相对熵（KL 散度）、K-Means 聚类算法 、朴素贝叶斯分类、决策树之 ID3 算法 、决策树之 C4.5 算法、 决策树之 CART 算法、随机森林、K-D 树、KNN 算法、BFGS 算法、L-BFGS 算法、文本特征属性选择。 十九、矩阵求导解最小二乘问题 二十、局部加权回归 二十一、最小二乘的概率解释

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-11-21
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：u013940210

  1. 医学统计学笔记——DL.zip

  2. 包含统计学基本定义如定量定性，正态分布统计图(表)、t检验，方差分析，卡方检验，非参数秩和检验、 线性相关与线性回归，logistic回归分析，生存分析等

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2019-09-18
    • 文件大小：555kb
    • 提供者：weixin_40695088

  1. 机器学习——Logistic回归.pdf

  2. 本人通过观看吴恩达机器学习视频所记录的笔记，比较潦草，有兴趣的可以看一看。 知识点概要： 1、分类 2、假设陈述 3、决策界限 4、代价函数 5、简化代价函数 6、多元分类

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-03-28
    • 文件大小：7mb
    • 提供者：qq_42604176

  1. 斯坦福大学机器学习课程个人学习笔记.zip

  2. 吴恩达机器学习的笔记 非常好的机器学习资料 (Andrew Wu's notes on machine learning are excellent machine learning materials) 文件列表： (1)线性回归、logistic回归和一般回归.pdf (2)判别模型、生成模型与朴素贝叶斯方法.pdf (3)支持向量机SVM（上）.pdf (4)支持向量机SVM（下）.pdf (5)规则化和模型选择.pdf (6)K-means聚类算法.pdf (7)混合高斯模型和EM算法.

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-07-07
    • 文件大小：5mb
    • 提供者：zhongrq88

  1. Logistic回归笔记

  2. 这是机器学习实战的Logistic回归章节的重点以及自己对于相关的理解

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2017-03-03
    • 文件大小：627kb
    • 提供者：qq_30091945

  1. python机器学习算法（赵志勇）学习笔记( Logistic Regression，LR模型)

  2. Logistic Regression（逻辑回归） 分类算法是典型的监督学习，分类算法通过对训练样本的学习，得到从样本特征到样本的标签之间的映射关系，也被称为假设函数，之后可利用该假设函数对新数据进行分类。 通过训练数据中的正负样本，学习样本特征到样本标签之间的假设函数，Logistic Regression算法是典型的线性分类器，有算法复杂度低、容易实现等特点。 Logistic Regression模型 线性可分和线性不可分 对于一个分类问题，通常可以分为线性可分与线性不可分两种。如果一个分

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-22
    • 文件大小：708kb
    • 提供者：weixin_38581455

  1. 机器学习笔记–2、回归分析及python实现

  2. 回归分析 文章目录回归分析认识回归什么是回归Sklearn中的回归回归模型的应用线性模型（linear model）获得线性模型线性模型的基本形式线性回归目标函数（单变量）目标函数（多变量）python实现数据集划分：线性回归实例逻辑回归对数几率回归／逻辑回归（logistic regression）逻辑回归实例 认识回归 什么是回归 回归：统计学分析数据的方法，目的在于了解两个或多个变数间是否相关、 研究其相关方向与强度，并建立数学模型以便观察特定变数来预测研究者感兴趣的变数。回归分析可以帮助

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：96kb
    • 提供者：weixin_38661236

  1. 机器学习笔记–2、回归分析及python实现

  2. 回归分析 文章目录回归分析认识回归什么是回归Sklearn中的回归回归模型的应用线性模型（linear model）获得线性模型线性模型的基本形式线性回归目标函数（单变量）目标函数（多变量）python实现数据集划分：线性回归实例逻辑回归对数几率回归／逻辑回归（logistic regression）逻辑回归实例 认识回归 什么是回归 回归：统计学分析数据的方法，目的在于了解两个或多个变数间是否相关、 研究其相关方向与强度，并建立数学模型以便观察特定变数来预测研究者感兴趣的变数。回归分析可以帮助

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：96kb
    • 提供者：weixin_38745003

  1. 【李宏毅机器学习笔记】6、简单介绍深度学习（Deep Learning）

  2. 【李宏毅机器学习笔记】1、回归问题（Regression） 【李宏毅机器学习笔记】2、error产生自哪里？ 【李宏毅机器学习笔记】3、gradient descent 【李宏毅机器学习笔记】4、Classification 【李宏毅机器学习笔记】5、Logistic Regression 【李宏毅机器学习笔记】6、简短介绍Deep Learning 【李宏毅机器学习笔记】7、反向传播（Backpropagation） 【李宏毅机器学习笔记】8、Tips for Training DNN 【李宏

  3. 所属分类：其它

  1. 【李宏毅机器学习笔记】8、Tips for Training DNN

  2. 【李宏毅机器学习笔记】1、回归问题（Regression） 【李宏毅机器学习笔记】2、error产生自哪里？ 【李宏毅机器学习笔记】3、gradient descent 【李宏毅机器学习笔记】4、Classification 【李宏毅机器学习笔记】5、Logistic Regression 【李宏毅机器学习笔记】6、简短介绍Deep Learning 【李宏毅机器学习笔记】7、反向传播（Backpropagation） 【李宏毅机器学习笔记】8、Tips for Training DNN 【李宏

  3. 所属分类：其它

  1. 【李宏毅机器学习笔记】7、反向传播（Backpropagation）

  2. 【李宏毅机器学习笔记】1、回归问题（Regression） 【李宏毅机器学习笔记】2、error产生自哪里？ 【李宏毅机器学习笔记】3、gradient descent 【李宏毅机器学习笔记】4、Classification 【李宏毅机器学习笔记】5、Logistic Regression 【李宏毅机器学习笔记】6、简短介绍Deep Learning 【李宏毅机器学习笔记】7、反向传播（Backpropagation） 【李宏毅机器学习笔记】8、Tips for Training DNN 【李宏

  3. 所属分类：其它

  1. 机器学习：机器学习实战（Python3）：kNN，决策树，贝叶斯，逻辑回归，SVM，线性回归，树回归-源码

  2. 机器学习 原创文章每月最少两篇文章，后续最新文章会在首发，视频首发，大家可以加我进交流群，技术交流或提意见都可以，欢迎星级！ 文章首发声明 文章在自己的个人网站首发，其他平台文章均属转发，如想获得最新更新进展，欢迎关注我的个人网站： ://cuijiahua.com/ 第二章：kNN（k-邻域算法） 文章 个人网站 CSDN 知乎 Python3《机器学习实战》学习笔记（一）：k-近邻算法（史诗级干货长文） 代码 第三章：决策树（决策树） 文章 个人网站 CSDN 知乎 Python3《机器学

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