线性回归、logistic回归
本文是由一份以回归为主题的演讲的幻灯片修改而成,内容包括线性回归、logistic回归、梯度下降、最小二乘法的概念描述和例子讲解,并附有相关的代码。
该幻灯片文件是由LaTeX编译生成的PDF格式文档,相关文档下载地址
http://download.csdn.net/detail/u012176591/8260173
下面三张动画是幻灯片中的几张动态展示,可以结合者幻灯片来看。
线性回归参数训练过程示意图
梯度上升法示意图
局部最优示意图
logistic回归参数训练和误差示意图
参考文献及推荐阅读
- 机器学习入门:线性回归及梯度下降
http://blog.csdn.net/xiazdong/article/details/7950084
谈到了“feature scaling”这个概念。 - 机器学习 --- 1. 线性回归与分类, 解决与区别
http://blog.csdn.net/ppn029012/article/details/8775597
谈到了分类的概念 - Logistic Regression
http://www.holehouse.org/mlclass/06_Logistic_Regression.html - 第二讲.Linear Regression with multiple variable (多变量线性回归)
http://blog.csdn.net/lch614730/article/details/13020675
英文描述 - 机器学习 --- 2. 从最大似然再看线性回归
http://blog.csdn.net/ppn029012/article/details/8908104
最大似然与分类 - 讲了线性回归的几个细节,浅显易懂:
http://blog.datumbox.com/tuning-the-learning-rate-in-gradient-descent/ - logistic回归总结
http://blog.csdn.net/dongtingzhizi/article/details/15962797 - 机器学习入门:Linear Regression与Normal Equation
http://blog.csdn.net/xiazdong/article/details/7950087
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