cs2298大著數

这个课程主要是联系Linux命令的，介绍了常用的Linux实用命令的用法，关键是你可以在环境里面直接动手操作这些Linux命令，推荐，特别推荐给对于Linux命令不熟悉的人。 对于大型数据集，saga求解器通常更快。 对于大数据集，还可以用 SGDClassifier ，并使用对数损失（log loss）这可能更快，但需要更多的调优。 Lbfgs是一种近似于Broyden–Fletcher–Goldfarb–Shanno算法的优化算法，属于准牛顿法。 Lbfgs求解器推荐用于较小的数据集，对于较大的数据集，它的性能会受到影响。 先来个通俗理解：假如有个人30岁，我们首先用20岁去拟合，发现损失有10岁，这时我们用6岁去拟合剩下的损失，发现差距还有4岁，第三轮我们用3岁拟合剩下的差距，差距就只有一岁了。

当损失函数是平方损失和指数损失函数时，梯度提升树每一步优化是很简单的，但是对于一般损失函数而言，往往每一步优化起来不那么容易，针对这一问题，Friedman提出了梯度提升树算法，这是利用最速下降的近似方法，其关键是利用损失函数的负梯度作为提升树算法中的残差的近似值。 不过以现在的眼光来看，马士兵的视频有些老，但不过时，老的意思是里边讲解的jdk是1.5，现在1.7了都。 不过时的意思是：里边对基础知识的分析讲解，一些在java行业里边的点滴从业经典感悟是值得我们去领悟或学习的。

cs229: 特征缩放

而让损失函数持续下降，就能使得模型不断调整提升性能，其最好的方法就是使损失函数沿着梯度方向下降。 前言 在AdaBoost基本原理与算法描述中，我们介绍了AdaBoost的基本原理，本篇博客将介绍boosting系列算法中的另一个代表算法GBDT（Gradient Boosting Decision Tree，梯度提升树）算法。 这里对GBDT的学习做一个总结，也希望对有帮助的同学能有一个帮助。 在介绍AdaBoost的时候我们讲到了，AdaBoost算法是模型为加法模型，损失函数为指…

就如同他的标题写的一样，这个课程涵盖了计算机专业从大一到大四的所有课程，学完这些课程就能由浅入深全面掌握大学计算机技能，而且授课老师都是行业中比较优秀的老师，授课水平也不错，适合入门学习，对于计算机专业的可以查漏补缺，也可以在期末复习时用于恶补。 梯度提升树（Grandient Boosting）是提升树（Boosting Tree）的一种改进算法，所以在讲梯度提升树之前先来说一下提升树。 基本上就是这些没有啥变化了，如果字幕组把中文字幕翻译出来，我会加上。 前两门课都属于理论性比较强的，而这门课则是以实用性见长。 整个课堂风格轻松愉快，而且每个理论的讲解中都伴有相应的实践案例作支撑，细致易。

cs229: 实例详解

在最优化算法中，最常用的就是梯度上升算法，而梯度上升算法又可以简化为随机… Python数据分析：逻辑回归逻辑回归（Logistic Regression），简称LR，能够将特征输入集合转化为0和1这两类的概率。 优点：计算代价不高，易于理解和实现缺点：容易欠拟合，分类精度不高 使用数据：数值型和标称型 基本模型： 训练样本： X(xθ,x1,x2,…,xn) X \left(x_, x_, x_…

• 目录 一、GBDT概述 二、GBDT算法思想 1.
• 它的计算原理很多网站和书籍都有介绍，就不在这班门弄斧了，主要还是记录自己如何实现一、逻辑回归简介Logistic Regression算法是通过训练数据中的正负样本，学习样本特征和样本标签的假设函数，它是典型的线性分类器，是广义线性模型的一种。
• 优点是明显一下子知道坑在那儿了，缺点是要融会贯通，消化为已用需要一定的时间或代码经验的积累，只能说混个面熟，等以后真正遇到问题时，才能领略此时的经典。
• 这个课程来源于博客园中Vamei的博客，非常不错的Python教程，其实看Vamei的博客是可以的，但是实验楼配了在线的Python开发环境，很方便的，看博客的过程中不懂的，直接动手操作，学习起来很高效。
• LogisticRegression， LogisticRegressionCV 和logistic_regression_path。

Sag 求解器基于平均随机梯度下降算法（Stochastic Average Gradient descent） 。 在大数据集上的表现更快，大数据集指样本量大且特征数多。 Lbfgs, sag 和 newton-cg 求解器只支持 L2罚项以及无罚项，对某些高维数据收敛更快。 这些求解器的参数 multi_class设为 multinomial 即可训练一个真正的多项式 logistic 回归 ，其预测的概率比默认的 “one-vs-rest” 设定更为准确。 这个课程来源于博客园中Vamei的博客，非常不错的Python教程，其实看Vamei的博客是可以的，但是实验楼配了在线的Python开发环境，很方便的，看博客的过程中不懂的，直接动手操作，学习起来很高效。 这门课需要有一定编程语言的基础，它的授课老师是被同学称为“姥姥”的陈越老师，也是计算机课程中比较少见的女老师，不仅讲课很棒，而且对学生的问题有求必应，十分热情，不少学生在浙大选不到她的课程就跑到中国大学MOOC来选，也是令人称奇。

cs229: 分类专栏

本文章从GBDT算法的原理到实例详解进行了详细描述，但是目前只写了回归问题，GitHub上的代码也是实现了回归、二分类、多分类以及树的可视化，希望大家继续批评指正，感谢各位的关注。 对于回归树算法来说最重要的是寻找最佳的划分点，那么回归树中的可划分点包含了所有特征的所有可取的值。 在分类树中最佳划分点的判别标准是熵或者基尼系数，都是用纯度来衡量的，但是在回归树中的样本标签是连续数值，所以再使用熵之类的指标不再合适，取而代之的是平方误差，它能很好的评判拟合程度。 在深入了解多元高斯分布前，可以先了解一下一元高斯分布。

目录 一、GBDT概述 二、GBDT算法思想 1. GB（Gradient boosting） 2.GBDT的变形和参数建议 3. 算法思想总结 4.GBDT的优缺点 三、GBDT回归算法1. 回归实例四、GBDT分类算法1. 随机森林和GBDT 的区别 2. 如下表所示：一组数据，特征为年龄、体重，身高为标签值。

cs229: 数据科学

算法介绍GBDT梯度提升迭代决策树，是一个集成模型，基分类器采用CART，集成方式为Gradient Boosting。 GBDT是通过采用加法模型(即基函数的线性组合)，以及不断减小训练过程产生的残差来达到将数据分类或者回归的算法。 GBDT算法的直观理解是，每一轮预测和实际值有残差，下一轮根据残差再进行预测，最后将所有预测相… 逻辑回归（Logistic Regression）逻辑回归：是一个非常经典的算法。 是一种用于解决二分类（0 or 1）问题的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性。 注：这里用的是“可能性”，而非数学上的“概率”，logisitc回归的结果并非数学定义中的概率值，不可以直接当做概率值来用。

接下来对多元高斯分布进行详细的说明与推导。 对于 维的向量（连续变量），多变量（多元， multivariate Gaussian）高斯分布形式为： 式中的是 cs229 维的均值向量，是的协方差矩阵（covariance matrix），是的行列式（determinan… 声明：代码的运行环境为Python3。 Python3与Python2在一些细节上会有所不同，希望广大读者注意。

cs229: 预测测试集结果

纵然API千变万化，代码解决问题的思路或中国IT从业人员在这个行业努力后的积累是需要通过互联网的技术手段一代一代传承下去。 注意，scikit-learn的逻辑回归在默认情况下使用L2正则化，这样的方式在机器学习领域是常见的，在统计分析领域是不常见的。 cs229 正则化的另一优势是提升数值稳定性。

最近正在做的项目正好利用到了逻辑回归，所以正好系统的学习了下，本篇博文把自己的学习笔记、项目思路及代码都记录下来。 它的计算原理很多网站和书籍都有介绍，就不在这班门弄斧了，主要还是记录自己如何实现一、逻辑回归简介Logistic Regression算法是通过训练数据中的正负样本，学习样本特征和样本标签的假设函数，它是典型的线性分类器，是广义线性模型的一种。 它具有很强的可解释性，应用也非常广泛… 基本概念 Logistic回归也是一种分类方法，用于两分类问题。 其基本思想为：（1）寻找合适的假设函数，即分类函数，用以预测输入数据的判断结果；（2）构造代价函数，即损失函数，用以表示预测的输出结果与训练数据的实际类别之间的偏差；（3）最小化代价函数，从而获取最优的模型参数。 Logistics回归的目的是寻找一个非线性函数Sigmoid的最佳拟合参数，求解过程可以由最优化算法来完成。

cs229: CS229 课程讲义中文翻译

主要以大一计算机课程难度的内容来安排，属于入门级、零基础向的课程，只要认真听课、按时完成作业，即使是计算机小白，软妹子也能学会。 对于第一次在线学习计算机的童鞋来说，可以帮助自己树立信心，让你亲近MOOC。 之前在逻辑回归原理小结这篇文章中，对逻辑回归的原理做了小结。 这里接着对scikit-learn中逻辑回归类库的我的使用经验做一个总结。 概述 cs229 在scikit-learn中，与逻辑回归有关的主要是这3个类。 LogisticRegression， LogisticRegressionCV 和logistic_regression_path。

基于下面两个特征，多元正态分布应用十分广泛： … GBDT(梯度提升树)，是一个以回归树为基学习器，以boost为框架的加法模型的集成学习。 GB算法的主要思想是，每次建立模型是在之前建立模型损失函数的梯度下降方向。 损失函数是评价模型性能(一般为拟合程度+正则项)，认为损失函数越小，性能越好。

cs229: 多元正态分布

因此这个混淆矩阵将包含我们模型的正确和错误的预测。 一.GBDT简介： GDBT是一种迭代的决策树算法，该算法由多棵决策树组成，所有树的结论累加起来做最终结果。 它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力（generalization）较强的算法。 cs229 近些年更因为被用于搜索排序的机器学习模型而引起广泛关注。 GBDT是一个应用很广泛的算法，可以用来做分…

懂最后三分之一的课时全都是与C++相关的游戏项目的开发制作，对想提升实际操作能力的人帮助很大。 本身翁恺老师就是浙大计算机学院的优秀教师，在线上授课时间比较长，经验丰富，条理清晰，在保证授课效果的同时，声音也好听简直是大大加分。 这是Shrinkage的思想，如果每次都全部加上（学习率为1）很容易一步学到位导致过拟合。 本项目的1-12章原始译稿是Word文档格式.

cs229: 数据预处理

本博客以代码为主，代码中会有详细的注释。 相关文章将会发布在我的个人博客专栏《Python从入门到深度学习》，欢迎大家关注~ Logistic Regression算法是一个分类算法，分类算法是一种监督学习算法，它是指根据样本的特征，将样本划分到指定的类别中。 1.GBDT算法简介GBDT是一种迭代的决策树算法，由多棵决策树组成，所有树的结论累加起来作为最终答案，我们根据其名字来展开推导过程。 决策树我们已经不再陌生，在之前介绍到的机器学习之决策树(C4.5算法)、机器学习之分类与回归树(CA…

该结果往往用于和其他特征值加权求和，而非直接相乘。 逻辑回归与线性回归逻辑回归（Logistic Regression）与线性回归（Linear Regression）都是一种广义线性模.. 逻辑回归是一项可用于预测二分类结果的统计技术，广泛应用于金融、医学、犯罪学和其他社会科学中。 逻辑回归使用简单且非常有效，你可以在许多机器学习、应用统计的书中的前几章中找到个关于逻辑回归的介绍。 逻辑回归在许多统计课程中都会用到。 Liblinear应用了坐标下降算法（Coordinate Descent, CD），并基于 scikit-learn 内附的高性能 C++ 库 LIBLINEAR library 实现。

cs229: 计算机专业有哪些不错的公开课资源？

老牌名校哈工大开设的MOOC课程，主要讲解基础编程内容。 为了降低课程难度，在设计课程时，特意把“程序设计”这块内容拆成两门课程：《程序设计基础》，《C语言程序设计精髓》，《程序设计基础》作为基础入门课程，亲民性高，同样适合零基础入门。 近期看的blue比较多，不管什么样的问题，只有经过他的讲解分析，感觉豁然开朗。 一个简单的if，for也会讲出不一样的味道来。 这门课程最大的优点是体系性强。

cs229: 数据结构·算法

Logistic回归虽然名字里带“回归”，但是它实际上是一种分类方法，主要用于两分类问题（即输出只有两种，分别代表两个类别）。 本篇内容主要是对于基本书籍教材多元正态分布相关章节所写的学习笔记，结合自己的理解尽可能表述得通俗易懂，主要思路内容取自《程序员的数学之概率统计》。 cs229 前言多元正态分布就是含有多个变量的正态分布，为什么关于多元正态分布要专门写一篇学习笔记？ 因为其具有重要意义，在理论研究或者实际应用中，我们常会首先考虑多元正态分布是否适用，如果不符，再考虑其他类型的分布。

第13章及更新的章节是对CS229官方更新补充的内容,这部分翻译原稿就是Markdown文档.

不过 CD 算法训练的模型不是真正意义上的多分类模型，而是基于 “one-vs-rest” 思想分解了这个优化问题，为每个类别都训练了一个二元分类器。 因为实现在底层使用该求解器的 LogisticRegression 实例对象表面上看是一个多元分类器。 Sklearn.svm.l1_min_c 可以计算使用 L1时 C 的下界，以避免模型为空（即全部特征分量的权重为零）。 多元正态分布1.1多元分布的基本概念 随机变量 假定所讨论的是多个变量的总体，所研究的数据是同时观测p 个指标（即变量），进行了n 次观测得到的，我们把这p 个指标表示为X1，X2，…，Xp，常用向量X ＝（X1，X2，…，Xp）′表示对同一个体观测的p 个变量。 若观测了n 个个体，称每一个个体的p 个变量为一个样品，而全体n 个样品形成一个样本。 逻辑回归–简介逻辑回归就是这样的一个过程：面对一个回归或者分类问题，建立代价函数，然后通过优化方法迭代求解出最优的模型参数，然后测试验证我们这个求解的模型的好坏。

cs229: CS229 课程讲义中文翻译

如果我们的迭代轮数还没有完，可以继续迭代下面，每一轮迭代，拟合的岁数误差都会减小。 最后将每次拟合的岁数加起来便是模型输出的结果。 下面的答案将先照《统计学习方法》一书将问题补充完整，以便手上没这本书的人也能看明白，然后再给出推导过程。 这门课属于基础课，多变量微积分是一些视觉算法的基础，像方向导数，旋度，散度这些概念和应用还是很有用的。 主要是学习VIM编辑器，如果你还不熟悉VIM编辑器，或者打算先看看VIM编辑器好不好用的人来说，这个课程一定要看，因为环境里面就给你安装好了VIM编辑器，随便你折腾，不会的话可以照着课程，学习使用。

cs229: 数据预处理

Scikit-learn通过将C设置为很大的值实现无正则化。 首先，GBDT使用的决策树是CART回归树，无论是处理回归问题还是二分类以及多分类，GBDT使用的决策树通通都是都是CART回归树。 因为GBDT每次迭代要拟合的是梯度值，是连续值所以要用回归树。 写在前面： 去年学习GBDT之初，为了加强对算法的理解，整理了一篇笔记形式的文章，发出去之后发现阅读量越来越多，渐渐也有了评论，评论中大多指出来了笔者理解或者编辑的错误，故重新编辑一版文章，内容更加翔实，并且在GitHub上实现了和本文一致的GBDT简易版（包括回归、二分类、多分类以及可视化），供大家交流探讨。 感谢各位的点赞和评论，希望继续指出错误。 现在我们将评估逻辑回归模型是否正确的学习和理解。