相关阅读
亦凉相关 《统计学习方法》六：手推“逻辑回归与最大熵模型”
第六章 逻辑回归与最大熵模型 逻辑回归主要用于二分类问题，与线性回归的核心区别在于，逻辑回归是一个对数线性模型。 6.1.逻辑回归模型 6.1.1.逻辑分布
小咪咪相关 机器学习_Logistic回归
Logistic回归 前边已经写到了，线性回归以及解决线性回归过拟合用到的岭回归、lasso回归和弹性网络，今天继续学习logistic回归。什么是logistic回归呢
骑猪看日落相关 机器学习实战笔记5(logistic回归)
1：简单概念描述 假设现在有一些数据点，我们用一条直线对这些点进行拟合(该线称为最佳拟合直线)，这个拟合过程就称为回归。训练分类器就是为了寻找最佳拟合参数，使用的是最优化算法
相关 最大熵模型The Maximum Entropy：学习
http://[blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52791036][blog.csdn.net_pipisorry_articl
相关 《统计学习方法》 最大熵模型 Python实现
前言 \最大熵原理 在满足已知约束的条件下，对未知的部分都是“等可能的”，也就是概率相等，在概率相等的情况下，熵达到最大。 通过书中的例6.1来看下。 > 例6
向右看齐相关 【统计学习方法】 逻辑斯谛回归(Logistic Regression) Python实现
前言 代码可在Github上下载:[代码下载][Link 1] 今天看了一下《统计学习方法》里的逻辑斯谛回归，结合下《机器学习实战》里面的代码，很精炼。公式如下：
刺骨的言语ヽ痛彻心扉相关 【R笔记】R机器学习（四）——logistics回归模型
数据 数据下载地址： 代码 w = read.csv('data.csv') a = glm(y~.,w,family='binomial')
超、凢脫俗相关 李航《统计学习方法》——第六章 最大熵模型
由于网上资料很多，这里就不再对算法原理进行推导，仅给出博主用Python实现的代码，供大家参考 适用问题：多类分类 下面用改进的迭代尺度法（IIS）学习最大熵模型，
相关 《统计学习方法》学习笔记：（六）logistic回归与最大熵模型
logistic回归是统计学习中的经典`分类`方法。最大熵是概率模型学习的一个准则，将其推广到`分类`问题得到最大熵模型。logistic回归模型与最大熵模型都属于`对数线
还没有评论，来说两句吧...