for j in range: # for each parmeter. elif type == STOP_COST: return abs < threshold. elif type == STOP_GRAD: return np.linalg

针对造成的原因，可以通过增大数据量并手动减少特征数，但在舍弃特征也会丢掉有用的信息。因此，我们通过引入一个λ来降低θ的值，来减少不重要的特征值对拟合的影响，即正则化，但我们不惩罚θ0，因为 照约定θ0是最大的。λ的值要适当，太大会造成欠拟合。

theta = np.zeros #theta = array,构造全为零的行向量。grad[0,j] = np.sum/len #∑term / m. return value > threshol

逻辑回归是一种广义的线性回归分析模型，它的输入可以连续型输入，输出为离场型输出；线性回归要求因变量必须是连续性数据变量；逻辑回归要求因变量必须是分类变量，二分类或者多分类的；

逻辑回归是用来做分类算法的，大家都熟悉线性回归，一般形式是Y=aX+b，y的取值范围是[-∞, +∞]，有这么多取值，怎么进行分类呢？不用担心，伟大的数学家已经为我们找到了一个方法。这个问题问得好，我们假设分类的阈值是0.5，那么超过0.5的归为1分类，低

* 标注点LabeledPoint是一种带有标签的本地向量，它可以是稠密或者是稀疏的。* 在MLlib中，标注点在监督学习算法中被使用。由于标签是用双精度浮点型来存储的，故标注点类型在回归。例如，对于二分类问题，则正样本的标签为1，* 负样本的标签为0，而

　　鸢尾花卉数据集,数据集包含150个数据样本，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。　　根据手动实现的逻辑回归模型对鸢尾花卉数据集分类的预测结果。　　逻辑回归处理的是分类问题，线性回归处理的是回归问题，这是两者最本质的区别。逻辑回归算法是一种分

如果基于商品的历史销售情况，以及节假日、气候、竞争对手等影响因素，对商品的销量进行趋势预测？除此之外，运营部门需要通过数据分析来了解具有某些特征的客户的消费习惯，管理人员希望了解下一个月的销售收入等，这些都是分类与预测的日志。分类和预测是预测问题的两种主要

parametric learing algorithm:有固定数目的参数以用来数据拟合的算法；Non-parametric learing algorithm:参数随着训练集大小线性增长；\ 假设为高斯分布的原因：一个合理准确的假设；数学计算的便利；so

$$P=\frac{\exp \left}{1+\sum_{k=1}^{K-1} \exp \left}, \quad k=1,2, \cdots, K-1$$. 一个事件发生的几率，是该事件发生的概率与不发生的概率的比值，也就是样本为正例的相对可能性。在

一直做图像处理算法和视频方面的嵌入式应用软件，早起研究和应用过神经网络算法，一直没有了解其他分类的机器学习算法，这段时间用空学习研究这些算法，如k-means，em聚类算法，查阅了许多资料，算法推倒的，结合举例说明有个直观印象，这样可以更好地理解算法，方便

Logistic Regression和Linear Regression的原理是相似的，按照我自己的理解，可以简单的描述为这样的过程：。找一个合适的预测函数，一般表示为h函数，该函数就是我们需要找的分类函数，它用来预测输入数据的判断结果。综合考虑所有训练

可以发现，对数几率 $logit$ 与 $x$ 是线性关系，所以可以称作"回归"。数学家找到了 $f = sigmoid$。其实上面解释"逻辑回归为什么叫回归"和"逻辑回归为什么使用sigmoid"

逻辑回归模型和线性回归非常相似，可以说就是在逻辑回归的基础上加上了一步逻辑转换，也就是因为这个转换，使逻辑回归模型非常适用于二分类问题的概率预测。本文主要详述逻辑回归模型的基础以及逻辑回归模型的R语言实现。

逻辑回归算法解决垃圾邮件分类问题在使用逻辑回归算法解决垃圾邮件分类问题时，会先从每一封邮件中抽取对分类结果可能有影响的因素。

如果了解了线性回归，那么对于逻辑回归，基本上同理，只是具体上有些差别。对于预测结果是0,和1这样的应用，我们有时也叫分类.如果我们使用线性回归来处理这样的问题，那么会发现效果不是很好，而且很容易受到干扰。这里，NG使用了“肿瘤预测”的案例来说明问题。也就是

我概念里面机器学习算法一般是这样一个步骤：。2）通过最大似然、最大后验概率或者最小化分类误差等等建立模型的代价函数，也就是一个最优化问题。如果代价函数能简单求导，并且求导后为0的式子存在解析解，那么我们就可以直接得到最优的参数了。“几率”指的是某事物发生的

逻辑回归将样本特征和样本发生的概率联系起来，用于解决分类问题。Sigmoid 函数在最简单的二分类中，逻辑回归里样本发生的概率的值域为 [0, 1]，对于线性回归 $\hat{y} = \theta^T·x_b$，为了将 $\hat y$ 映射到值域 [0

为了使整体性能更好，集成学习模型聚合了多个机器学习模型。在随机森林模型下，使用大量“弱”因子的决策树，来聚合它们的输出，结果能代表“强”的集成。为了确定偏差和方差，对这两个输出进行比较，偏差是机器学习模型中预测值与实际值之间的差异，而方差则是这些预测值的分

线性模型的正则化正如我们在第一和第二章看到的那样，降低模型的过拟合的好方法是正则化这个模型：模型有越少的自由度，就越难以拟合数据。例如，正则化一个多项式模型，一个简单的方法就是减少多项式的阶数。一般情况下，训练过程使用的代价函数和测试过程使用的评价函数不一